yolov5s中test.py有什么用
时间: 2023-09-29 10:05:09 浏览: 122
在YOLOv5中,test.py是用来测试训练好的模型在一组图片或视频上的表现的脚本文件。它可以通过命令行参数指定要测试的图片或视频的路径,以及输出结果的保存路径。测试完成后,它将在输出路径下生成一个JSON格式的文件,其中包含检测到的对象的边界框位置、类别和置信度等信息。该文件可以用于后续的分析和可视化。同时,test.py还支持多种测试模式和测试参数的设置,以满足不同场景下的需求。
相关问题
yolov5里test.py的运行代码
你可以使用以下代码来运行Yolov5的test.py脚本:
```python
import torch
import argparse
import yaml
from models.experimental import attempt_load
from utils.datasets import LoadImages
from utils.general import check_img_size, non_max_suppression, scale_coords
from utils.plots import plot_one_box
from utils.torch_utils import select_device
def run_yolov5_test(weights, img_size=640):
# 设置设备
device = select_device('')
# 模型加载
model = attempt_load(weights, map_location=device)
imgsz = check_img_size(img_size, s=model.stride.max())
# 数据加载
dataset = LoadImages('path/to/your/images', img_size=imgsz)
# 推理
for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
img = torch.from_numpy(img).to(device)
img = img.float() # uint8 to fp16/32
img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
if img.ndimension() == 3:
img = img.unsqueeze(0)
# 推理
pred = model(img)[0]
pred = non_max_suppression(pred, 0.4, 0.5)
# 可视化
for det in pred:
if len(det):
det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round()
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
plot_one_box(xyxy, im0s, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3)
# 显示图像
cv2.imshow('image', im0s)
cv2.waitKey(0)
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--weights', type=str, default='yolov5s.pt', help='path to weights file')
parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)')
args = parser.parse_args()
run_yolov5_test(args.weights, args.img_size)
```
请确保根据你的实际情况修改所需的路径和参数。还要记得在运行之前安装所需的依赖,你可以在Yolov5的官方GitHub页面中找到更多关于运行测试脚本的详细说明。
yolov5s-VOC.pt
YOLOv5s 是 YOLOv5 的一种轻量级版本,通常用于快速推理和较小规模的数据集。对于 VOC 数据集的预训练权重文件,官方并没有直接提供特定于 VOC 数据集的预训练权重文件。然而,可以使用 COCO 数据集上预训练好的权重作为初始权重来微调模型到 VOC 数据集。
以下是获取并加载 YOLOv5s 预训练权重的方法:
### 下载 YOLOv5s 权重文件
可以从 Ultralytics 提供的 GitHub 页面下载 YOLOv5s 在 COCO 数据集上的预训练权重文件:
```bash
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v7.0/yolov5s.pt
```
此命令将下载 `yolov5s.pt` 文件[^1],这是基于 COCO 数据集预训练的权重文件。
如果需要针对 VOC 数据集进行进一步训练,则可以通过修改配置文件以及数据 YAML 文件实现。
---
### 修改配置文件
为了适应 VOC 数据集的需求,需调整以下内容:
#### 1. **YAML 数据配置**
创建一个新的 YAML 文件(例如 `data/voc.yaml`),定义 VOC 数据集的相关路径和类别数:
```yaml
train: ../datasets/VOCdevkit/VOC2012/images/trainval.txt
val: ../datasets/VOCdevkit/VOC2012/images/test.txt
nc: 20 # 类别数量 (VOC有20个类别)
names:
0: aeroplane
1: bicycle
2: bird
...
19: tvmonitor
```
#### 2. **模型配置**
确保使用的模型配置文件为 `models/yolov5s.yaml` 或其他自定义配置文件。该文件默认支持 COCO 数据集中的 80 个类别,因此需要将其类别数改为 20(对应 VOC 数据集)。
---
### 开始训练
通过指定上述参数启动训练过程。假设已经准备好数据集和配置文件,运行如下命令即可开始训练:
```bash
python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 150 --data data/voc.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --cache
```
在此过程中,`--weights yolov5s.pt` 参数指定了从 COCO 数据集中预训练的权重文件作为初始化权重[^2]。
---
### 微调后的保存位置
完成训练后,新的权重文件会被保存至 `runs/train/exp/weights/best.pt` 路径下,默认命名为 `best.pt`。这个文件即为经过 VOC 数据集微调后的最终权重文件。
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### 注意事项
- 如果未找到专门针对 VOC 数据集的预训练权重文件,建议始终以 COCO 上的预训练权重为基础进行迁移学习。
- 确保 GPU 设备可用,并设置合适的批量大小 (`--batch`) 和图像尺寸 (`--img`)。
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