目录1.一些可用的参考链接2.开始训练yolov72.1--weights2.2--cfg2.3--data2.4--hyp2.5--epochs2.6--batch-size2.7--workers2.8--name1.一些可用的参考链接官方YOLOv7项目地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov7如果想设置早停机制，可以参考这个链接：yolov7自动停止（设置patience）且输出最优模型时的PR图（testbest.py）学习train.py中的参数含义，可参考手把手调参最新YOLOv7模型训练部分-最新版本（二）学习detect.py中的参数含义，
目录1.一些可用的参考链接2.开始训练yolov72.1--weights2.2--cfg2.3--data2.4--hyp2.5--epochs2.6--batch-size2.7--workers2.8--name1.一些可用的参考链接官方YOLOv7项目地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov7如果想设置早停机制，可以参考这个链接：yolov7自动停止（设置patience）且输出最优模型时的PR图（testbest.py）学习train.py中的参数含义，可参考手把手调参最新YOLOv7模型训练部分-最新版本（二）学习detect.py中的参数含义，
最近开始学习YOLOv5，踩了不少坑，总结一下问题。配置环境按照这篇教程来的：Yolov5的配置+训练（超级详细！！！）_小学生玩编程的博客-CSDN博客训练数据集跟着炮哥的这篇：目标检测---教你利用yolov5训练自己的目标检测模型_yolov5如何训练自己的模型_炮哥带你学的博客-CSDN博客问题描述：环境配置完，在跟这炮哥教程训练数据集的时候，Pycharm终端运行以下命令pipinstall-rrequirements.txt此时出现了pycocotools，opencv-python和thop这三个库的安装问题，出现提示：不满足软件包要求'Opencv-python>=4.12,t
Yolov8下载地址：GitHub-ultralytics/ultralytics:YOLOv8🚀inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLitexx下载完成后按照YOLOv8教程系列：一、使用自定义数据集训练YOLOv8模型（详细版教程，你只看一篇-＞调参攻略），包含环境搭建/数据准备/模型训练/预测/验证/导出等_Zhijun.li@Studio的博客-CSDN博客所写的进行目标检测的自己数据集的训练即可。但是网上对于yolov8进行自己数据集的分割训练的教程较少 ，不会的可以看本文。首先就是数据集的格式：（我自己使用的是这样，可以训练，参照coco数据集）其次，就是配置文件，在下
Yolov8下载地址：GitHub-ultralytics/ultralytics:YOLOv8🚀inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLitexx下载完成后按照YOLOv8教程系列：一、使用自定义数据集训练YOLOv8模型（详细版教程，你只看一篇-＞调参攻略），包含环境搭建/数据准备/模型训练/预测/验证/导出等_Zhijun.li@Studio的博客-CSDN博客所写的进行目标检测的自己数据集的训练即可。但是网上对于yolov8进行自己数据集的分割训练的教程较少 ，不会的可以看本文。首先就是数据集的格式：（我自己使用的是这样，可以训练，参照coco数据集）其次，就是配置文件，在下
YOLOv5-7.0版本+PyQt5介绍本项目是基于ultralytics的yolov5-7.0版本配合PyQt5的可视化检测模型。使用说明单图片检测：一次只能检测一张图片。多图片检测：一次可以选择多张图片进行检测。文件夹图片检测：检测文件夹下的所有图片。摄像头检测：打开摄像头，基于摄像头拍摄的画面进行实时检测。视频检测：对选择的视频进行检测。所有检测结果均会自动保存到输出文件夹。代码相关代码和资源全部放在YOLOv5-7.0+PyQt5上。参考：http://t.csdn.cn/0CdXj
1.总结一下最开始为了检测不规则的麻包袋，所以采用了目标检测。yolov3，fasterrcnn，ssd。这种矩形框还是可以用。后面检测的物体变成了规则的纸箱，我们还用目标检测发现，没有旋转角度，因为箱子的摆放不是正的。只能通过opencv的minarea去找到最小矩形框去寻找角度。但是opencv的方式首先对物体要和背景颜色区分，其次不够优美，毕竟算是2步走。后面又尝试多训练一个角度，也就是把角度分成180个类别去分类，这个方式及其不稳定，也可能是我代码写的不好，但是后面发现，有人在做旋转矩形检测旋转矩形框检测,说实话，我把杨雪提供的框架跑了一遍，效果很差，角度的回归就像没用一样，反正很不如
有同学后台私信我，想用YOLOv5实现目标的分类计数，因此本文将在之前目标计数博客的基础上添加一些代码，实现分类计数。阅读本文前请先看那篇博客，链接如下：YOLOv5实现目标计数_Albert_yeager的博客1.分类实现 以coco数据集为例，其类别如下（共80类）。注意，每个类别都对应着一个序号，如：'person'序号为0, 'bicycle'序号为1, 'car' 序号为2...这个在之后的调用中会用到。 找到之前写的的计数模块（详见之前的博客），将其替换为下面的代码，即可实现分类计数功能，下面我将进行详细的讲解。#Writeresults+计数#count=0
推断的准备工作接下来我将从官方代码开始，一步一步展示如何进行图片、视频识别首先从GitHub下载官方代码（也可以从下面链接获取）：链接：https://pan.baidu.com/s/16wzV899D90TY2Xwhx4TwhA提取码：vzvj将环境切换到之前配置完成的yolo环境（你的环境名可能和我不一样）实现图片目标检测可以看到'--weights'参数（参数解读详见4.a）的默认值为'yolov5s.pt'这表明运行代码时使用yolov5s的权重参数进行推断。这里有两种运行办法，一种是直接运行，他会自动到外网上下载模型，如果网络不好的话可能会报错；另一种是先下载把模型文件放到detec
推断的准备工作接下来我将从官方代码开始，一步一步展示如何进行图片、视频识别首先从GitHub下载官方代码（也可以从下面链接获取）：链接：https://pan.baidu.com/s/16wzV899D90TY2Xwhx4TwhA提取码：vzvj将环境切换到之前配置完成的yolo环境（你的环境名可能和我不一样）实现图片目标检测可以看到'--weights'参数（参数解读详见4.a）的默认值为'yolov5s.pt'这表明运行代码时使用yolov5s的权重参数进行推断。这里有两种运行办法，一种是直接运行，他会自动到外网上下载模型，如果网络不好的话可能会报错；另一种是先下载把模型文件放到detec
