ubuntu使用yolov5训练

### YOLOv5在Ubuntu上的环境配置与训练 为了能够在Ubuntu操作系统中成功使用YOLOv5模型来训练自定义数据集，需按照特定流程完成必要的软件安装以及参数设置。 #### 安装依赖库 确保Python版本不低于3.8，并通过pip工具安装所需的Python包。对于CUDA的支持取决于是否有NVIDIA GPU用于加速计算；如果有，则应先确认驱动程序已正确安装并匹配所选CUDA版本。之后可以利用`requirements.txt`文件一键安装YOLOv5所需的所有依赖项[^1]： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-pip pip3 install --upgrade pip git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip3 install -r requirements.txt ``` #### 数据集准备 创建符合YOLO格式的数据集目录结构，通常包括图像文件夹(images)和标签文件夹(labels)，并将这些路径写入`.yaml`配置文件以便于后续调用。此步骤至关重要，因为不正确的数据组织可能导致无法识别或加载失败等问题发生。 #### 修改配置文件 编辑位于`data/custom.yaml`中的内容以适应个人需求，比如指定类别名称、调整输入尺寸等选项。这一步骤允许用户根据实际情况灵活定制检测任务的具体细节。 #### 开始训练过程 当一切就绪后，在终端执行如下命令启动训练脚本(`train.py`)，其中涉及到了预设权重的选择（如官方提供的yolov5s.pt）、批次大小(batch size)以及其他超参设定。值得注意的是，如果硬件资源有限，可能需要适当降低batch size或者选用更小规模的基础网络架构(例如yolov5n): ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data data/custom.yaml --weights yolov5s.pt ``` #### 测试验证效果 最后可以通过运行测试脚本来评估训练成果，支持多种类型的输入源（单张图片、多帧视频流甚至实时摄像机画面），具体操作方式见下述指令示例: ```bash python detect.py --source path_to_image_or_video --weights runs/train/exp/weights/best.pt ```

在Ubuntu下使用yolov5进行训练的步骤如下： 1. 首先，确保你已经安装了所需的依赖库。可以使用以下命令安装cuda依赖库： ``` sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev ``` 2. 下载yolov5的预训练权重文件。你可以选择合适的预训练权重文件，比如yolov5s.pt。确保你使用的预训练权重文件与网络层数对应。在训练之前，你需要修改models目录下的yolov5s.yaml文件中的相应参数，以适应你的训练需求。你可以将yolov5s.yaml文件复制一份，重命名为yolov5s_dog.yaml，并在其中修改参数。 3. 执行训练命令。你可以使用以下命令执行训练： ``` python3 train.py --img 600 --batch 50 --epochs 300 --data data/dog.yaml --weights yolov5s.pt --cache --batch-size 4 ``` 这个命令中的参数可以根据你的需求进行修改。其中，--img指定输入图像的大小，--batch指定每个批次的图像数量，--epochs指定训练的轮数，--data指定数据集的配置文件，--weights指定预训练权重文件，--cache启用缓存，--batch-size指定每个GPU的批次大小。 请注意，以上步骤仅为一种可能的训练方式，具体的操作步骤可能会因个人需求和环境而有所不同。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [(笔记)ubuntu20.04下 yolov5学习与使用](https://blog.csdn.net/ID_user_name/article/details/127955404)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [ubuntu20.04深度学习环境配置以及yolov5训练](https://blog.csdn.net/weixin_46678005/article/details/122472930)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]