源碼鏈接
https://github.com/ultralytics/YOLOv5
運行環境
- Ubuntu18.04
- python3.6.5
- CUDA 10.2 (NVIDIA-SMI 440.82 Driver Version: 440.82)
需要下載文件
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1wqlTgj5EdlTpK4n_CKDRwQ
提取碼：hfrp
感謝博主雅痞匪徒(Nike)
訓練步驟
1. 下載源代碼
下載該倉庫： https://github.com/ultralytics/yolov5.git
2. 數據格式
數據格式是yolo格式。
參考https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data
下面是數據目錄，要有labels和images即可。
labels目錄：
labels格式展示：
images目錄：
3. 修改文件
修改./data/coco.yaml 或者./data/coco128.yaml 文件
修改./models/yolov5s.yaml 或者其他預訓練模型 yolov5m.yaml / yolov5l.yaml / yolov5x.yaml 文件
注意！！ nc： 15 後面的空格僅有一個
4. 訓練
訓練命令：
修改train.py文件，這樣就不用沒有訓練時候輸入老長老長的一大段命令了。
訓練命令:
python train.py
部分運行結果：
5. 測試
同樣記得修改test.py文件，換上你訓練好的模型就可以啦。
測試命令：
python test.py
同理，也可以用detect.py進行測試。
命令如下:
python detect.py
6. tensorboard顯示
7. 遇到的問題
pip install -U -r requirements.txt
運行這命令的時候，可能會遇到：
pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='pypi.tuna.tsinghua.edu.cn', port=443): Read timed out.
解決辦法：
pip install -U -r requirements.txt --default-timeout=100
還可能遇到ERROR: Failed building wheel for pycocotools
解決辦法：參考博客
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