yolov5框架

### YOLOv5框架简介 YOLOv5 是一种基于 PyTorch 的实时目标检测算法，由 Ultralytics 开发并开源。它以其高效性和易用性著称，在学术界和工业界都得到了广泛应用。以下是关于如何使用 YOLOv5 进行目标检测的相关教程。 --- ### 安装依赖环境 为了运行 YOLOv5，需要安装 Python 和必要的库文件。推荐的最低版本为 Python 3.8 及以上，并确保已安装 CUDA 和 cuDNN（如果使用 GPU 加速）。可以通过以下命令克隆仓库并安装依赖： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` 上述操作会下载 YOLOv5 的源码并安装所需的依赖包[^1]。 --- ### 数据集准备 在训练之前，需准备好数据集。通常情况下，数据集应遵循 COCO 格式的标注标准。对于自定义数据集，可按照如下结构组织目录： ``` dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ └── labels/ ├── train/ └── val/ ``` 每张图片对应的标签文件是一个 `.txt` 文件，其中每一行表示一个边界框，格式为 `class_id center_x center_y width height`，这些值均被归一化到 `[0, 1]` 范围内[^2]。 --- ### 训练模型 通过修改配置文件或直接传递参数来启动训练过程。例如，使用默认的小型模型 `yolov5s.pt` 并指定数据路径和超参数文件： ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data dataset.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt ``` 在此过程中，`--img` 参数设置输入图像大小，`--batch` 设置批量大小，而 `--epochs` 则控制训练轮数。更多细节可以在官方文档中找到。 --- ### 导出模型 完成训练后，可能希望将模型转换成其他框架支持的格式以便部署。例如，可以将其导出为 ONNX 格式用于推理优化： ```bash python export.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --include onnx ``` 此命令会读取最佳权重文件并将之转化为 ONNX 模型，方便后续集成至 C++、JavaScript 等环境中[^3]。 --- ### 推理测试 最后一步是对新样本执行预测任务。加载预训练模型并对单张图片进行推断非常简便： ```python import torch from PIL import Image model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt') image = Image.open('test.jpg') # 替换为目标图片路径 results = model(image) print(results.pandas().xyxy[0]) # 打印检测结果 results.show() # 显示带有标记的结果图 ``` 这段脚本展示了如何利用保存下来的权重实现对象识别功能。 --- ####