手把手教你完成yolov5
时间: 2025-02-01 07:26:18 AIGC 浏览: 59
### 详细的YOLOv5教程
#### 安装与配置环境
对于希望快速上手YOLOv5的开发者来说,拥有Anaconda作为Python包管理工具可以极大简化安装流程[^2]。通过Anaconda创建一个新的虚拟环境并激活该环境后,可以直接克隆YOLOv5的GitHub仓库,并利用`requirements.txt`文件来一键安装所有必需库。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
#### 数据集准备
为了让YOLOv5能够识别特定类型的对象,在训练前需准备好相应的数据集。这不仅涉及收集图像样本,还需要对这些图片中的目标位置进行标记。推荐采用LabelImg这样的开源工具来进行高效的标签制作工作。完成后应确保所有的训练资料遵循YOLO格式的要求,即每张图对应一个`.txt`文件记录边界框坐标信息[^1]。
#### 训练模型
当一切就绪之后就可以着手于实际的训练环节了。编辑`data.yaml`文件以指明类别数量以及路径设置;随后运行如下命令启动训练:
```python
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 300 --data data.yaml --weights yolov5s.pt
```
此过程中可依据个人需求调整参数选项,比如输入尺寸(`--img`)、批次大小(`--batch`)或是迭代次数(`--epochs`)等[^3]。
#### 测试与验证
经过一段时间的学习优化后,可以通过加载预训练权重或自己刚得到的最佳模型来进行预测操作。使用下面这条指令即可轻松完成这一目的:
```python
python detect.py --source inference/images --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.25
```
上述代码片段展示了如何针对新上传的照片执行推理任务,其中置信度阈值被设定为0.25以便过滤掉那些不太确定的结果。
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