linux yolov5训练
时间: 2025-02-20 10:29:50 浏览: 45
### YOLOv5模型训练准备
为了在Linux环境下顺利进行YOLOv5模型的训练,前期准备工作至关重要。这包括但不限于获取YOLOv5源码以及设置合适的开发环境。
#### 获取YOLOv5源码
可以通过Git克隆官方仓库来获得最新的YOLOv5源码版本[^1]:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
```
#### 设置Python虚拟环境与安装依赖项
建议创建一个新的Conda环境专门用于此项目,这样可以有效管理不同项目的软件包冲突问题。激活新建立的环境之后,依据`requirements.txt`文件安装必要的库和支持工具[^2]:
```bash
conda create -n yolov5 python=3.8 -y
conda activate yolov5
pip install -r requirements.txt
```
### 数据集准备
对于目标检测任务而言,数据集的质量直接影响最终效果的好坏。通常情况下,需要准备好标注好的图片集合,并按照COCO格式整理好标签文件。如果使用的是自定义的数据集,则还需要编写相应的配置文件来指明类别名称和其他参数。
假设已经有一个名为`my_dataset.zip`的数据压缩包存放在云端存储服务(如阿里云OSS),那么可以直接通过命令行将其下载至本地当前目录下解压[^3]:
```bash
# 下载并解压数据集
wget http://example.com/path/to/my_dataset.zip
unzip my_dataset.zip
rm my_dataset.zip # 清理不再需要的大体积临时文件
```
注意替换上面URL为实际可用链接地址。
### 开始训练过程
完成上述步骤后就可以着手启动训练脚本了。这里提供了一个简单的例子展示如何调用train.py来进行一次完整的训练周期:
```python
!python train.py --data custom_data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --name yolov5_custom_training_run
```
这段代码将会基于预设的小型网络结构(`models/yolov5s.yaml`)对指定路径下的自定义数据集执行为期一百轮次的学习迭代;同时保存日志记录于runs/train/yolov5_custom_training_run 文件夹内以便后续分析查看。
### 导出优化后的ONNX模型
当完成了满意的训练成果之后,还可以进一步导出适用于其他平台部署的简化版ONNX格式模型文件[^4]:
```python
!python export.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img-size 640 --include onnx
```
该指令会读取之前最佳权重参数构建的新实例,并转换成通用性强、易于移植的目标形式供下一步操作选用。
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