深度学习基础篇【5】从0开始搭建YOLOV5 并进行测试
深度学习基础篇【5】
从0开始搭建
YOLOV5
并进行测试
如何评价YOLO V5,那就必须拿“上一代”YOLO V4来做对照了。先说结论,YOLO V5 在性能上稍弱于YOLO V4,但是在灵活性与速度上远强于YOLO V4,在模型的快速部署上具有极强优势。
在YOLOv3、YOLOv4中,训练不同的数据集时,计算初始锚框的值是通过单独的程序运行的。但YOLOv5中将此功能嵌入到代码中,每次训练时,自适应的计算不同训练集中最佳锚框找值。
当然,如果计算锚框效果不是很好,也可以在代码中将西东计算锚框功能关闭,控制的代码中即train.py中上面一行代码,设计成FALSE,每次训练时,不会自动计算。
- 语言环境:Python3.8
- 编译器:jupyter notebook
- 深度学习环境:PyTorch 1.8
- CUDA版本:11.1.1
- 深度学习平台:极链AI云
- 显卡(GPU):NVIDIA RTX 2080 Ti
目录
01 环境搭建
02 准备工作
03 图像识别
01 环境搭建
1. 打开极链AI云平台
https://cloud.videojj.com/?source=100
2. 点击算力租赁
3. 选择合适的显卡
此处我们以NVIDIA RTX 2080TI为例
4. 深度学习框架搭建
框架选择PyTorch,版本1.8
python版本3.8
cuda版本11.1
5. 连接实例
创建完成后,点击jupyterlab连接
6. 打开终端
02 准备工作
1. YOLOV5 安装
进入 root 文件夹下,打开终端,输入
# cd /... # 可省略,cd到自己想安装的目录
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # 从官网clone整个项目文件
cd yolov5 # clone项目文件夹成功后cd到yolov5目录
pip install -r requirements.txt # pip安装requirements
安装完成后可以通过命令检查文件夹目录,与官方yolov5项目文件夹构造保持一致
03 模型使用
1. 模型推断
本项目使用detect.py文件进行推理
python detect.py --source 0 # webcam
file.jpg # image
file.mp4 # video
path/ # directory
path/*.jpg # glob
'https://youtu.be/NUsoVlDFqZg' # 仅支持YouTube video
'rtsp://example.com/media.mp4' # RTSP, RTMP, HTTP stream
detect.py具体使用方法:
使用该命令可以查看更多参数的使用
python detect.py -h
更多内容请左右滑动
使用式例
python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/
更多内容请左右滑动
关于yolov5不同权重文件的选择
使用技巧:
v5s权重文件数据最少,下载快,网络运行快,准确率可能较其他权重文件低
v5x权重文件数据最大,下载慢,网络运行较慢,准确度高
部分结果如下
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