克隆YOLOv5仓库:从GitHub上获取YOLOv5代码和预训练模型。 使用训练代码:根据需要选择合适的模型进行训练,并设置训练参数和路径。 运行训练:执行训练代码开始模型训练,可以根据需求选择使用GPU或CPU进行训练。 检查性能:比较不同模型的mAP、FPS和推断时间,评估训练结果。 总之,YOLOv5是一种强大的目标检测模型,在深度学习...
千万不要拿到训练集不思考,直接一条命令就训练。 上面说的参数配置会影响模型训练的准确率。那么下面说的一些参数,则会影响训练的时间效率。 在train settings也就是训练设置中,有两项参数batch和workers。 这个batch是一次训练多少张图片。我们在runs文件下经常看到如下的图片。 他们名称都带batch,而且都是4行4列共...
3. 修改 yolov3-voc.cfg 下面需要修改配置文件,打开 cfg/yolov3-voc.cfg,搜索 yolo, 总共会搜出 3 个含有 yolo 的地方。 每个地方都必须要改 2 处: 参数filters 由下式计算:3*(5+classes),例如本例中 classs=4,则filters=27; 参数class 改为实际的类别个数; yolov3-voc.cfg 文件中修改 filters 和 ...
现在回到我们YOLO的训练上。 YOLO训练 YOLO先使用ImageNet数据集对前20层卷积神经网络进行预训练,然后使用完整的网络,在Pascal voc2007和2012数据集上进行对象识别和定位的训练和预测。网络结构图如下所示: YOLO的最后一层采用线性激活函数,其它层都是Leaky Relu,训练过程中为了防止数据过拟合,数据过拟合的话对于外来检...
3、格式转换:xml2yolo: 五、再训练: 六、再结果: 注意:本文为记录,非教程 一、配置yaml文件: 1、创建了gesture_image.yaml文件: yaml的作用在于将要训练的数据集文件结构位置以及具有的类别,知会给yolov5模型,所以在yolov5项目下的data文件夹中新建自己的yaml文件。
五、使用GPU训练 1.开始训练 2.重新下载pytorch 六、训练结果可视化 一、写在前面 博主也是最近开始玩yolov5的,甚至也是最近开始使用python的,很多东西都没有接触过,因此训练自己的数据集花了不少时间,所以想写篇博客记录一下,希望同样是零基础的小伙伴们可以更加轻松的上手。同时大家如果发现了错误和理解偏差,...
本人在训练YOLOv5时,选择的数据格式是VOC,因此下面将介绍如何将自己的数据集转换成可以直接让YOLOv5进行使用。 1、创建数据集 在YOLOv5文件夹中的data目录下创建mydata文件夹(名字可以自定义),目录结构如下,将之前labelImg标注好的xml文件和图片放到对应目录下 ...
本人在训练YOLOv8时,选择的数据格式是VOC,因此下面将介绍如何将自己的数据集转换成可以直接让YOLOv8进行使用。 1、创建数据集 我的数据集都在保存在mydata文件夹(名字可以自定义),目录结构如下,将之前labelImg标注好的xml文件和图片放到对应目录下 mydata ...
一、COCO128 数据集 我们以最近大热的YOLOv8为例,回顾一下之前的安装过程: %pip install ultralytics import ultralytics ultralytics.checks() 这里选择训练的数据集为:COCO128 COCO128是一个小型教程数据集,由COCOtrain2017中的前128个图像组成。 在YOLO中... ...
Darknet是Yolo作者自己写的一个网络框架,官方网站是:https://pjreddie.com/ 这部分跟着官方教程走就可以了,主要是以下步骤: 1)下载源码 git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet 2)修改Makefile文件,启用GPU,cuDNN,OpenCV等相关支持 ...