nc:类别数量,因为这个数据集只有一个类别(fire),nc即为1。 names:类别名字。 6.下载预训练模型 现在,我们准备好了数据,接下来,下载好预训练模型,即可开始训练了! 预训练模型地址:github.com/ultralytics/ 选择你所需要的模型下载即可,这里我选择yolov5s.pt下载。 模型下载完成后,将xx.pt复制在yolov5文件夹下...
YOLOv5 Lite在YOLOv5的基础上进行一系列消融实验,使其更轻(Flops更小,内存占用更低,参数更少),更快(加入shuffle channel,yolov5 head进行通道裁剪,在320的input_size至少能在树莓派4B上的推理速度可以达到10+FPS),更易部署(摘除Focus层和4次slice操作,让模型量化精度下降在可接受范围内)。 1输入端方法 1、Mosa...
YOLOv5超详细的入门级教程(训练篇)(一)--训练自制数据集(识别鱼类)_“知识最大的敌人不是无知,而是错觉”-CSDN博客_yolov5数字识别blog.csdn.net/weixin_44145782/article/details/113983421 数据集标注 选择了一个检测鱼类的数据集,想要尝试自己去制作一个数据集。选择了60张鱼类的图片,准备标注数据: 由于自...
如果你尝试在本地使用本教程,可能需要执行其他步骤来设置YOLOv5。 下载自定义YOLOv5对象检测数据 在本教程中,我们将从Roboflow下载YOLOv5格式的自定义对象检测数据。在本教程中,我们使用公共血细胞检测数据集训练YOLOv5检测血流中的细胞,你可以使用公共血细胞数据集...
强推!唯一能彻底讲清YOLO的教程,公认最适合新手入门YOLOV5目标检测,1小时搞定训练数据集!共计15条视频,包括:1.YOLOV7、2.YOLOv7源码解读 训练参数-1-命令行参数介绍、3.训练参数-2-基本参数作用等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
使用YOLOv5进行自定义目标检测训练的方法如下: 准备数据集:包括标注好的图像和对应的标签文件。 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。
二、修改YOLOv5配置文件 标注完成后,我们需要修改YOLOv5的配置文件,使其适应我们的数据集。YOLOv5的配置文件主要包括yolov5s.yaml、yolov5m.yaml、yolov5l.yaml和yolov5x.yaml等,分别对应不同大小的模型。我们可以根据自己的需求选择合适的配置文件进行修改。修改的主要内容包括: 修改训练集和测试集的路径,指向我们...
制作数据集 1. 数据集标注工具 这里主要介绍 LabelImg 是一种矩形标注工具，常用于目标识别和目标检测，可直接生成 YOLOv5 读取的txt标签格式，但其只能进行矩形框标注（当然也可以选用其它的工具进行标注并且网上都有大量关于标注工具的教程。）首先labelimg的安装十分简单，直接使用cmd中的pip进行安装，在cmd中输入命令...
YOLOV5环境搭建+工程源码解读教程:基于YOLOV5训练自己的数据集,看完就能跑通!(深度学习/计算机视觉/目标检测)共计26条视频,包括:01.yolov5整体项目概述、02 训练自己的数据集方法、03 训练数据参数配置等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
选择一个yolov5s.yaml文件进行修改，调整nc参数为所需类别数量。训练train.py 调整weights、yaml、data路径，设置epochs迭代次数（我用100次测试），调整batch-size以适应电脑硬件。运行python train.py，在tensorboard中可视化训练过程。训练耗时半小时左右，效果如下：完成训练，权重文件保存。出现的问题 初始...