整体过程较为顺利,yolov5使用起来非常友好。
目录
yolov5开源网址:
GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
更新后的数据集:🍞正在为您运送作品详情
上面这个链接里的数据集源于KITTI,数据已处理,可以直接使用,已经改成darknet需要的数据格式,可直接用于yolov5。
共5个G,6600左右张图片,只保留了car类型。
里面
每个文件夹中对应图片和标签



txt内部格式:


原文:
我的数据集:
,

valid中也是,需要注意的labels必须是txt文件
labelme生成的可能是json或xml,用python脚本提取信息并转换。
可参考这个视频:
Windows安装Anaconda,创建pytorch环境,pycharm配置环境_无名大学生的博客-CSDN博客
建议环境配置后,把这个yolov5文件夹放进去,这样之后所有需要这个环境的就直接在这个项目中创建或运行即可。

yolov5-master中有个requirements.txt
在终端中输入:
pip install -r requirements.txt
pycharm会自动帮你安装所需要的库,非常方便

运行成功会生成 runs 文件夹

可以看到结果:
根据我们训练的要求,修改命令行参数,在 train.py
只需要修改三个地方:

第一个参数yolov5s是在models里s、m、l几种不同大小的网络模型,s是最基础的也是跑起来最快的,选择一种。
同时在对应的yaml中修改分类数

第二个参数mydata.yaml,这是需要自己新建的

前两行是路径,后为分类数,和各自标签。
我的数据集是放在:
运行train.py,开始训练


训练后会生成runs,里面的train文件夹中是训练结果,有这么多东西

weights中best.pt是最好的结果的权重,用它来做测试
修改detect.py中的命令行参数

把需要测试的图片放在data/images中,生成的结果还是在runs/detect/中
注意的是,yolov5给了丰富的接口
直接放mp4也可以,他会自己截成一帧帧再检测,最后再换你一个mp4
over
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