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yolov5 穿越火线角色识别

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三、版本和配置环境

四、准备工作

1.yolov5 模板下载

2.安装所需库

(1)安装pytorch（建议安装gpu版本cpu版本太慢）

3.运行检测

五、数据集

1.制作标签

2.转格式（json转txt）

六、配置文件

1.mydata.yaml

2.mydata_1.yaml

七、训练模型

八、测试视频

九、总结

一、前言

1.代码在我的资源里下载。

2.本文不会讲解关于yolov5的理论问题，只是教大家实操，这篇文章可以帮助大家学会yolov5的训练与识别，本文使用穿越火线（cf）为例。

二、视频识别

我们先看视频效果。

后续链接

yolov5后续（参考v3） (mianbaoduo.com)

三、版本和配置环境

# pip install -r requirements.txt

# Base ----------------------------------------
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
Pillow>=7.1.2
PyYAML>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1
torch>=1.7.0
torchvision>=0.8.1
tqdm>=4.41.0

# Logging -------------------------------------
tensorboard>=2.4.1
# wandb

# Plotting ------------------------------------
pandas>=1.1.4
seaborn>=0.11.0

# Export --------------------------------------
# coremltools>=4.1 # CoreML export
# onnx>=1.9.0 # ONNX export
# onnx-simplifier>=0.3.6 # ONNX simplifier
# scikit-learn==0.19.2 # CoreML quantization
# tensorflow>=2.4.1 # TFLite export
# tensorflowjs>=3.9.0 # TF.js export
# openvino-dev # OpenVINO export

# Extras --------------------------------------
# albumentations>=1.0.3
# Cython # for pycocotools https://github.com/cocodataset/cocoapi/issues/172
# pycocotools>=2.0 # COCO mAP
# roboflow
thop # FLOPs computation

四、准备工作

1.yolov5 模板下载

第一步：将整个代码从github上下载下来，

网址：GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5

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