yolov5笔记

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

然后是去roboflow下载数据集
里面一般解压完会有一个data.yaml,要在里面修改两个值

里面一般会有train和val，然后数据集李也会有这两个文件夹，吧这两个值改成那两个文件夹的路径

第三步是去yolo项目文件夹里找到models文件夹里的yolov5s.yaml，把这个复制到数据集文件夹里，然后修改里面nc的值，nc的值在数据集文件夹里的data.yaml文件里面有

第四步是找到yolo文件夹里的utils文件夹里的dataloaders.py文件，修改里面的值

把8改成0，这步只用做一次，以后训练其他数据集就不用做了

第五步是训练模型，输入这个命令开始训练

python train.py --data <数据集文件夹里的data.yaml文件的路径> --cfg <之前让复制的yolov5s.yaml的文件路径> --weights weights/yolov5s.pt --batch-size 8

使用这个命令查看训练过程中的数据

tensorboard --logdir=runs/train

用训练出的模型识别媒体文件或流媒体

python detect.py --weights <训练出来的pt文件的路径> --source 0 # webcam
             img.jpg # image
             vid.mp4 # video
             screen # screenshot
             path/ # directory
             'path/*.jpg' # glob
             'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc' # YouTube
             'rtsp://example.com/media.mp4' # RTSP, RTMP, HTTP stream

数据集

可以在roboflow下载别人做好的数据集
https://universe.roboflow.com/