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Yolov5 Retrain

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vanguard
修改2021-08-31 11:26:48
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修改2021-08-31 11:26:48
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YOLO-V5 Train Custome Data

YOLO-V5 Tutorial

1. 准备环境 Preparing the Environment

注意Pytorch版本问题 https://pytorch.org/get-started/locally/

代码语言:shell
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git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -U -r requirements.txt # -q
python3 -c "from yolov5.utils.google_utils import gdrive_download; gdrive_download('1n_oKgR81BJtqk75b00eAjdv03qVCQn2f','coco128.zip')" 

2. 配置分类 Configurations

代码语言:markdown
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# yaml file
path: ../datasets/person  # dataset root di
train: images/train2017  # train images (relative to 'path') 128 images
val: images/train2017  # val images (relative to 'path') 128 images
nc: 1  # number of classes
names: [ 'person' ]

3. 创建标签 Image Annotation

# images folder + labels folde

代码语言:markdown
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| ---- yolov5
| ---- datasets
|       | --- images
|                |  --- train
|                         | --- train_1.jpg
|                         | --- ...
|                         | --- train_n.jpg 
|                |  --- val
|                         | --- val_1.jpg 
|                         | --- ...
|                         | --- val_n.jpg 
|       | --- labels 
|                |  --- train
|                         | --- train_1.txt
|                         | --- ...
|                         | --- train_n.txt
|                |  --- val
|                         | --- val_1.txt
|                         | --- ...
|                         | --- val_n.txt

# labeling

代码语言:shell
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pip install labelimg
labelimg

4. 训练模型 Retraining

代码语言:shell
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python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data ./data/person.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml

5. 部署和推理 Deploy and Inferencing

代码语言:shell
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python detect.py --weight person.pt --source 0

https://colab.research.google.com/drive/1gDZ2xcTOgR39tGGs-EZ6i3RTs16wmzZQ#scrollTo=GD9gUQpaBxNa

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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