yolov5-pose本地训练
时间: 2025-05-02 22:05:02 浏览: 22
### 准备环境
为了在本地环境中训练YOLOv5-Pose模型,确保已安装Python 3.x版本以及pip包管理器。接着需配置适合的开发环境,这包括但不限于安装PyTorch及其依赖项,并确认具备适当的CUDA支持以加速GPU上的计算过程[^3]。
### 安装必要的库
进入YOLOv5项目的根目录下,通过运行如下命令来安装项目所需的所有外部库:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
此步骤会依据`requirements.txt`文件中的定义自动下载并安装所有必需的第三方库,从而保障后续操作顺利进行。
### 下载预训练权重(可选)
对于初次使用者来说,可以从官方仓库获取预训练权重文件用于迁移学习或微调目的。这样做的好处是可以大大减少收敛时间,提高最终模型性能。具体方法是从GitHub或其他公开资源站点下载对应版本的`.pt`格式权重文件至指定路径[^1]。
### 修改配置文件
根据实际需求调整位于`data/`子目录下的数据集配置文件(`*.yaml`),该文件指定了训练所使用的图像尺寸、类别数目等重要参数。同时也要相应修改`models/`目录内的网络架构描述文件,使之适应特定的任务场景——比如人体姿态估计任务可能涉及到不同的关键点数量和布局方式。
### 开始训练
一切准备就绪后,在终端窗口中切换到YOLOv5源码所在位置,执行下列指令启动训练流程:
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 300 --data coco.yaml --cfg yolov5s_pose.yaml --weights '' --cache
```
上述命令行选项解释如下:
- `--img`: 设置输入图片大小,默认为640×640像素;
- `--batch`: 批处理规模设定为16张图片一组;
- `--epochs`: 总共迭代次数设为300轮次;
- `--data`: 数据集配置文件路径;
- `--cfg`: 自定义模型结构配置文件名;
- `--weights`: 初始化权重为空字符串表示随机初始化而非加载已有模型;
- `--cache`: 使用缓存机制加快读取速度。
### 转换ONNX模型以便部署
当完成一轮或多轮完整的训练周期之后,可能会希望将得到的最佳权值导出成为更通用的形式如ONNX,方便跨平台移植应用。此时可以参照之前提到的方法先转成.onnx格式再进一步加工处理。
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('/path/to/best.pt')
model.export(format='onnx', imgsz=640)
```
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