YOLO V5
时间: 2025-04-30 08:37:57 浏览: 22
### YOLO V5 目标检测模型使用教程
#### 准备环境与安装依赖库
为了顺利运行YOLO V5,需确保已配置好Python开发环境并安装必要的依赖项。通常情况下,推荐采用Anaconda来管理虚拟环境以及通过`requirements.txt`文件批量安装所需的包。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
#### 下载预训练权重
对于初次使用者来说,可以从官方仓库获取预先训练好的权重文件用于快速上手测试。这里以最小版本YOLOv5s为例[^3]:
```python
from pathlib import Path
import torch
weights_path = 'yolov5s.pt'
if not Path(weights_path).exists():
!wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/{weights_path}
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=weights_path)
```
#### 数据集准备
当涉及到自定义数据集时,需要按照特定结构组织图像及其对应的标注信息,并转换成YOLO格式。具体操作包括但不限于下载所需图片资源、利用OpenCV加载处理这些素材,在此基础上绘制边界框标记物体位置并将结果保存为`.txt`文档形式[^2]。
```python
import cv2
import os
def save_labels(image_file, labels):
base_name = os.path.splitext(os.path.basename(image_file))[0]
label_txt = f"{base_name}.txt"
with open(label_txt, "w") as file:
for label in labels:
class_id, center_x, center_y, width, height = label
line = f"{class_id} {center_x:.6f} {center_y:.6f} {width:.6f} {height:.6f}\n"
file.write(line)
image = cv2.imread("example.jpg")
labels = [[0, 0.5, 0.5, 0.2, 0.2]] # 假设只有一个对象位于中心区域
save_labels("example.jpg", labels)
```
#### 开始训练过程
一旦完成了上述准备工作之后就可以着手启动实际的训练流程了。这一步骤主要涉及调整超参数设置比如批次大小(batch size),学习率(learning rate)等;同时指定要使用的配置文件(`data.yaml`)和网络架构描述文件(`yolov5s.yaml`)作为输入给定命令行工具执行训练任务。
```bash
$ python train.py --data data.yaml --cfg yolov5s.yaml --batch-size 8 --name ModelName
```
#### 提升模型表现的方法
除了遵循标准指南外,还可以采取多种策略优化最终成果的质量。例如扩大样本规模有助于提升泛化能力;选用更大容量的基础框架虽然会牺牲部分效率但是往往能够带来更佳识别准确性;探索多样化的数据增强手段也是改善性能的有效途径之一[^4]。
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