目录

1、环境配置

1.1安装Pycharm

1.2安装anaconda

1.3安装所需要的包

1.3.1安装pytorch

1.3.2安装其他依赖包 

1.3.3pycocotools的安装

1.3.4测试一下

2、数据标注

2.1直接在代码目录所在命令窗口输入命令pip install labelimg

2.2在命令行输入labelimg即可打开

2.3数据标注

3、模型的训练和使用


B站视频教程:

不得不说,UP主讲的真的特别棒,也特别的容易上手,强烈推荐!!!

手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型_哔哩哔哩_bilibili

 CSDN博客:

我就是一边看视频,一边看博客,结合着来一步一步学习的,推荐大家跟着UP主学习

手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-口罩检测-视频教程_dejahu的博客-CSDN博客

代码地址:YOLOV5-mask-42: 基于YOLOV5的口罩检测系统-提供教学视频 (gitee.com) 

以下是自己跟着UP主学习,自己的学习思路,为了不让自己那么快得忘记.... 

1、环境配置

1.1安装Pycharm

Pycharm我是在软件管家下载的,也是按照上边的步骤安装的。

PyCharm2020安装教程

1.2安装anaconda

我是参照以下的地址进行安装的

(27条消息) 如何在pycharm中配置anaconda的虚拟环境_肆十二的博客-CSDN博客_pycharm配置anaconda虚拟环境

anaconda的下载地址为:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

 安装过程中一些要选中的

 第一个无法选中的解决办法:需要手动配置环境变量
见CSDN博客:(27条消息) 如何在pycharm中配置anaconda的虚拟环境_青柠Nin的博客-CSDN博客_pycharm配置anaconda虚拟环境

这里推荐大家观看视频,跟着视频一步一步配置,不容易出错 

一定要在代码所在的目录下打开cmd

  

程序安装完毕之后打开windows的命令行(cmd),输入conda env list,出现下列信息则表示conda已完成安装 

 在命令行中输入下列指令创建虚拟环境

conda create -n sjf python==3.8.5(这条指令的含义是创建python版本为3.8.5,名称为sjf的虚拟环境)

安装结束之后输入下列指令激活虚拟环境,出现下图所示的小括号表示环境激活成功

conda activate sjf
 

1.3安装所需要的包

1.3.1安装pytorch

CPU的直接执行以下版本即可:

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly 

1.3.2安装其他依赖包 

1.3.3pycocotools的安装

pip install pycocotools-windows

1.3.4测试一下


在yolov5目录下执行下列代码

python detect.py --source data/images/bus.jpg --weights pretrained/yolov5s.pt
执行完毕之后将会输出下列信息

image-20210610111308496

在runs目录下可以找到检测之后的结果

image-20210610111426144

1.4在pycharm中运行

代码文件使用pycharm打开

观看视频详细讲解,会更加直观

2、数据标注

2.1直接在代码目录所在命令窗口输入命令pip install labelimg

2.2在命令行输入labelimg即可打开

2.3数据标注

 正确的数据集应该分为训练集、测试集、验证集

3、模型的训练和使用

3.1修改数据的配置文件

3.2修改模型的配置文件

3.3训练模型 

GitHub 加速计划 / yo / yolov5
49.4 K
16.03 K
下载
yolov5 - Ultralytics YOLOv8的前身,是一个用于目标检测、图像分割和图像分类任务的先进模型。
最近提交(Master分支:2 个月前 )
79b7336f * Update Integrations table Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com> * Update README.md Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com> * Update README.zh-CN.md Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com> --------- Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com> 19 天前
94a62456 * fix: quad training * fix: quad training in segmentation 22 天前
Logo

旨在为数千万中国开发者提供一个无缝且高效的云端环境,以支持学习、使用和贡献开源项目。

更多推荐