第5步:计算YOLO的边界框的坐标 正如之前在 "YOLO算法是如何工作的 "一节中提到的(尤其是步骤1和2),YOLO算法希望数据集是某种格式的。在这里,我们将通过数据框架并应用一些转换。 以下代码的最终目标是计算每个数据点的新的x-mid、y-mid、宽度和高度尺寸。 df['x_min'] = df.apply(lambda row: (row.x_m...
输入上一步的命令,在虚环境中安装Pytorch pip3 install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 输入命令,安装YOLOv5作者提供的需求文件中所需要的Python库 pip3 install -r requirements.txt 7.运行项目 ①:下载yo...
然后,安装yolov5自带的库文件 因为要安装gpu版本的torch所以,现在删除已下载的torch库 然后,去pytorch官网 点击进去,之后 这时候去查看自己的cuda值,在搜索框搜 然后点开进去 点系统信息,点击组件查看自己的cuda值 我的这里是11.6 这时候就去官网去找为11.6的cuda,最好用pip下载 复制这一行,直接粘贴到环境里 然后...
首先,需要确保你的环境中安装了必要的依赖项。我们将使用 Python 和 PyTorch,建议使用 Anaconda 创建一个新的环境: conda create-nyolov5python=3.8conda activate yolov5 pipinstalltorch torchvision torchaudio --extra-index-url pipinstallmatplotlib opencv-python 1. 2. 3. 4. 接下来,从代码库中克隆 YOLOv5...
第一步:下载YOLOv5代码,并配置环境,测试一下是否有无环境问题 yolov5_5.0源代码开源地址: 1.源代码下载后右击选择PyCharm打开,等待一会,会弹出一个要你配置环境的对话框,关掉它,我们自己配置环境。 配置环境: 点击【文件】->【设置】->【Python解释器】,选择相应的环境【我的是:pytorch】 ...
在YOLOv5中,具体还设计了select_device()函数,该函数定义如下: defselect_device(device='', batch_size=None) 登录后复制 用于获取当前os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']中GPU的数量和性能参数,并判断设置的total_batch_size是否合理。 当网络模型需要使用SyncBatchNorm时,启用相应代码为: ...
1. 我们首先收集了一批包含车牌的图片,并使用labelimg进行标注。标注完成后,利用yolov5进行训练,得到一个车牌定位模型。 2. 接着,我们使用PyTorch对仅包含车牌的图片进行训练,得到了一个车牌内容识别模型。 3. 车牌的颜色则是通过Opencv的HSV色域值处理来获得的。
训练结果预测需要用到两个文件,分别是yolo.py和predict.py。在yolo.py里面修改model_path以及classes_path。 model_path指向训练好的权值文件,在logs文件夹里。 classes_path指向检测类别所对应的txt。 完成修改后就可以运行predict.py进行检测...
YOLOv5(You Only Look Once version 5)是一种高效的目标检测算法,它基于PyTorch框架实现。在PyCharm这样的集成开发环境中使用YOLOv5,可以方便地进行模型的训练、验证、调试和应用。本文旨在介绍如何在PyCharm中搭建YOLOv5的运行环境,并实现模型的训练和推理。 1. 环境搭建 1.1 安装PyTorch 首先,确保你的PyCharm安装了...
我们创建一个Python版本为3.8.5,环境名称为yolo的虚拟环境。 conda create -n yolo python==3.8.5 conda activate yolo 切记!这里一定要激活你的虚拟环境,否则后续你的库会安装在基础环境中,前面的小括号表示你处于的虚拟环境。 Pytorch安装 注意Pyotorch和其他库不太一样,Pytorch的安装涉及到conda和cudnn,一般而言...