yolov9跑Visdrone

### YOLOv9模型在VisDrone数据集上的训练与测试 #### 准备工作 为了能够在VisDrone数据集上顺利运行YOLOv9模型，首先需要完成一系列准备工作。这包括但不限于设置合适的开发环境以及获取必要的软件包和支持库。 对于环境搭建而言，建议创建一个新的Python虚拟环境来隔离项目依赖项，并确保安装了特定版本的PyTorch框架以及其他可能需要用到的支持工具或库[^3]。具体来说： - 创建并激活一个全新的Python虚拟环境； - 安装指定版本号的PyTorch（例如`pip install torch==1.11.0 torchvision torchaudio`); - 下载官方发布的YOLOv9源码仓库到本地计算机； #### 数据预处理 接下来是对VisDrone数据集本身做出适当调整以便于后续建模工作的开展。考虑到原始图像尺寸差异较大等因素，在实际应用前通常还需要执行一些额外的数据清洗和标准化操作，比如裁剪、缩放等变换措施以适应网络输入需求[^1]。 此外，按照惯例应当把整个数据集合合理划分为三个独立子集——即训练集、验证集及最终评测使用的测试集，从而使得实验设计更加科学严谨[^2]。 #### 模型定制化配置 尽管提到并未更改原有的YOLOv5s架构设定，但在切换至更先进的YOLOv9版本时，则有必要重新审视默认参数选项是否仍然适用当前任务场景下的最优解法。此时可以通过编辑相应的`.yaml`文件来进行微调优化，如调整锚框大小、类别数量定义等方面的内容。 #### 开始训练过程 一旦上述各项前期筹备活动均已完成之后，就可以着手启动正式的训练流程了。一般情况下会通过命令行界面提交作业脚本给GPU集群调度管理系统负责分配计算资源直至迭代结束为止。期间需密切关注损失函数收敛情况及其伴随产生的各类中间产物保存路径规划等问题。 ```bash !python train.py --data visdrone.yaml --weights yolov9.pt ``` #### 性能评估环节 当一轮完整的周期结束后便进入到至关重要的结果分析阶段。利用之前预留出来的那部分未曾见过的真实样本作为评判标准之一，以此衡量新构建出来的目标识别系统的泛化能力究竟达到了何种水平。同时也可以借助可视化手段直观展示不同条件下所得出结论之间的异同之处，进而为进一步改进提供方向指引。 ```python from utils.general import check_img_size, non_max_suppression, scale_coords from models.experimental import attempt_load import cv2 import numpy as np def detect(image_path='test.jpg', weights='best.pt'): device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load(weights, map_location=device) # 加载最佳权重 imgsz = check_img_size(640, s=model.stride.max()) # 输入图片尺寸校验 img = cv2.imread(image_path) # 图像预处理... pred = model(img)[0] det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45) for *xyxy, conf, cls in reversed(det[0]): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors(c), line_thickness=3) detect() ```