香橙派5pro训练yolov5全流程
时间: 2025-02-09 18:42:29 浏览: 63
### 香橙派5Pro上YOLOv5的完整训练流程
#### 一、环境准备
为了顺利进行YOLOv5的训练,在香橙派5Pro上需先搭建合适的软件环境。这包括安装操作系统以及必要的依赖库。
- **操作系统**:建议使用Ubuntu Jammy Desktop Xfce版本,该系统稳定且社区支持良好[^2]。
- **硬件驱动与工具链**:确保所有硬件驱动已正确安装,并配置好RKNN Toolkit等相关工具链以便后续模型转换工作[^3]。
#### 二、安装第三方库
完成基础设置之后,则需要为YOLOv5项目准备好所需的Python包和其他资源:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
此命令会依据`requirements.txt`文件自动下载并安装YOLOv5所需的一切外部依赖项[^1]。
#### 三、数据集准备
对于目标检测任务而言,高质量的数据集至关重要。通常情况下,应该收集标注好的图片作为输入给定格式(如COCO),并将这些资料放置于指定路径下供程序读取访问。
#### 四、开始训练
当一切就绪后就可以启动实际的训练过程了。通过调整参数来优化性能表现,比如批次大小(batch size),初始学习率(initial learning rate)等超参设定均会影响最终的效果。具体操作如下所示:
```python
!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data custom_data.yaml --weights yolov5s.pt
```
上述脚本指定了图像尺寸(`--img`)、每轮迭代使用的样本数量(`--batch`)、总循环次数(`--epochs`)以及其他选项,其中最重要的是定义了自定义数据集的位置(`custom_data.yaml`)和预训练权重文件(`yolov5s.pt`)。
#### 五、评估与验证
经过一段时间的学习之后,可以利用测试集对新得到的模型进行全面检验,查看其泛化能力和准确性是否满足预期标准。此外还可以借助可视化手段直观感受预测结果的好坏程度。
#### 六、导出ONNX模型
一旦满意当前版本的表现水平,下一步就是将其转化为更通用的形式——ONNX (Open Neural Network Exchange Format), 这样做的好处是可以方便地移植到其他平台上去执行推理计算。
```bash
python export_onnx.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --opset-version 12 --grid --end2end --max-wh 640
```
这段代码片段展示了如何把PyTorch格式的最佳权重组件(.pt)转存成兼容性强得多的新形式(.onnx),同时保留网格结构(grid)和支持端到端(end-to-end)处理方式。
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