kaggle跑yolov5

### 如何在Kaggle上运行YOLOv5进行目标检测 #### 安装依赖库 为了能够在Kaggle平台上顺利运行YOLOv5模型，首先需要安装必要的Python包和依赖项。通常情况下，在Kaggle Notebook环境中可以直接通过`pip install`命令完成这些操作。 ```bash !git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git %cd yolov5 !pip install -r requirements.txt ``` 上述代码片段用于克隆YOLOv5官方GitHub仓库并切换到对应的目录下执行依赖安装[^1]。 #### 数据准备与预处理 对于训练或测试自己的数据集来说，使用LabelImg工具可以方便快捷地标记图像样本，并将其转换成YOLO所需的格式。确保所创建的数据集遵循特定结构：根文件夹内应分别设有images和labels子文件夹；每张图片对应一个同名（扩展名为`.txt`）标签文件描述其中物体的位置信息。 一旦完成了本地标注工作之后，可以通过上传至Kaggle竞赛页面或者利用API接口等方式将所需资源迁移到云端环境里以便后续调用。 #### 加载预训练权重 考虑到计算资源的有效利用率问题，建议先下载官方提供的预训练好的权重作为初始化参数。这样不仅可以加快收敛速度而且有助于提高最终识别精度。 ```python import torch from pathlib import Path model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 或者'yolov5m','yolov5l'等其他变体 weights_path = "path/to/pretrained_weights.pt" if not Path(weights_path).exists(): !wget URL_TO_WEIGHTS_FILE -O {weights_path} state_dict = torch.load(weights_path, map_location='cpu') del state_dict['model.24.anchor_grid'] del state_dict['model.24.anchors'] model.model.load_state_dict(state_dict, strict=False) ``` 这段脚本展示了怎样加载由Ultralytics团队维护的不同规模大小版本之一的小型网络架构(`yolov5s`)及其配套的外部权重文件[^2]。 #### 执行推理过程 最后一步就是编写简单的预测逻辑来实现对输入图像的目标定位功能了： ```python def detect_objects(image_paths): results = model(image_paths) return results.pandas().xyxy[0] test_images_dir = "/kaggle/input/test-images/" output_results_df = pd.DataFrame(columns=['xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax', 'confidence', 'class']) for img_file in os.listdir(test_images_dir): full_img_path = f"{test_images_dir}{img_file}" result_row = detect_objects([full_img_path]) output_results_df = pd.concat([output_results_df, result_row], ignore_index=True) print(output_results_df.head()) ``` 此部分代码实现了遍历指定路径下的所有待测样例并将它们送入已构建完毕的对象探测器当中获取边界框坐标及其他属性值。