yolov5 实现点选验证码识别
时间: 2025-05-31 10:54:30 浏览: 35
### 使用YOLOv5实现点选验证码识别
#### 数据准备
为了使用YOLOv5进行点选验证码的识别,首先需要准备好自定义的数据集并对其进行标注。通常情况下,可以采用LabelImg工具来完成这一操作。对于点选验证码而言,可能涉及多个目标区域(例如滑块位置和缺口),因此在标注过程中应明确区分这些类别,并将其统一标记为特定类型以便后续处理[^1]。
#### 环境搭建与配置调整
安装YOLOv5框架之后,在实际训练之前还需要对一些基础设置做出相应更改以适配个人项目需求。主要包括但不限于以下几个方面:
- **路径设定**:确保`train`以及`val`数据目录被正确定义于`.yaml`文件之中;
- **分类数目更新**:依据所构建数据集中存在的对象种类数量修改nc字段值;
- **选用适当规模网络结构版本**:比如`s`, `m`, 或者更深层次提取特征能力较强的`l`型号等[^1]。
#### 开始训练流程
执行命令启动模型学习进程前,请再次确认所有前期准备工作均已妥善安排完毕。一旦开始运行,则无需额外干预直至结束即可获得初步成果展示图像资料作为反馈参考之用[^1]。
```bash
!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data dataset.yaml --cfg yolov5l.yaml --name custom_yolo_results --cache
```
以上脚本片段展示了如何调用官方提供的Python脚本来激活整个自动化教学环节的具体方法说明文档链接地址如下所示:
#### 测试阶段评估性能表现
当顺利完成一轮完整的迭代周期后,可通过加载最优权重参数继续检验当前算法针对新样本输入下的泛化水平状况。下面给出了一条简洁明了可用于此目的的实际可操作指令行代码样例供使用者借鉴模仿实践尝试看看效果怎样吧!
```bash
yolo task=detect \
mode=val \
model=/path/to/best.pt \
data=/path/to/data.yaml
```
注意替换其中占位符部分为你本地存储对应资源的确切绝对物理磁盘定位字符串表达形式哦!另外记得检查一下前面提到过的那两个关键要素——即`model`还有那个描述性的元信息汇总清单文件是否指向无误哈,因为这俩东西要是搞错了的话系统就会自动重新拉取默认公开预设好的基线版啦~[^2]
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