源码链接
https://github.com/ultralytics/YOLOv5
运行环境
- Ubuntu18.04
- python3.6.5
- CUDA 10.2 (NVIDIA-SMI 440.82 Driver Version: 440.82)
需要下载文件
链接：https://pan.baidu.com/s/1wqlTgj5EdlTpK4n_CKDRwQ
提取码：hfrp
感谢博主雅痞匪徒(Nike)
训练步骤
1. 下载源代码
下载该仓库： https://github.com/ultralytics/yolov5.git
2. 数据格式
数据格式是yolo格式。
参考https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data
下面是数据目录，要有labels和images即可。
labels目录：
labels格式展示：
images目录：
3. 修改文件
修改./data/coco.yaml 或者./data/coco128.yaml 文件
修改./models/yolov5s.yaml 或者其他预训练模型 yolov5m.yaml / yolov5l.yaml / yolov5x.yaml 文件
注意！！ nc： 15 后面的空格仅有一个
4. 训练
训练命令：
修改train.py文件，这样就不用没有训练时候输入老长老长的一大段命令了。
训练命令:
python train.py
部分运行结果：
5. 测试
同样记得修改test.py文件，换上你训练好的模型就可以啦。
测试命令：
python test.py
同理，也可以用detect.py进行测试。
命令如下:
python detect.py
6. tensorboard显示
7. 遇到的问题
pip install -U -r requirements.txt
运行这命令的时候，可能会遇到：
pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='pypi.tuna.tsinghua.edu.cn', port=443): Read timed out.
解决办法：
pip install -U -r requirements.txt --default-timeout=100
还可能遇到ERROR: Failed building wheel for pycocotools
解决办法：参考博客
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