怎么使用yolov5训练模型
时间: 2025-03-15 08:05:07 浏览: 24
### 使用 YOLOv5 进行自定义模型训练
YOLOv5 是一种高效的实时目标检测框架,支持多种硬件平台并提供了简单易用的接口来训练自定义数据集。以下是关于如何使用 YOLOv5 训练自定义模型的关键点:
#### 数据准备
为了训练自定义模型,需要准备好标注好的数据集,并将其转换为 YOLO 格式。具体来说,每张图像对应一个 `.txt` 文件,文件中的每一行表示一个边界框,格式如下:
```
<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
```
其中 `<class_id>` 表示类别的索引号,而其他四个参数是以相对坐标的形式给出的目标中心位置及其宽高比例[^1]。
#### 安装依赖项
首先克隆官方仓库到本地环境,并安装必要的 Python 库:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
#### 配置数据路径
创建一个新的 YAML 文件用于指定数据配置详情,包括类别名称列表、训练集与验证集的位置等信息。例如 `custom_dataset.yaml` 可能看起来像这样:
```yaml
train: ../path_to_train_images/
val: ../path_to_val_images/
nc: 2 # 类别数量
names: ['cat', 'dog'] # 各个类别的标签名
```
#### 开始训练过程
通过调整超参设置启动训练脚本,默认会利用 COCO 的预训练权重作为起点来进行迁移学习从而加速收敛进程。执行下面这条命令即可开始训练流程:
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data custom_dataset.yaml --weights yolov5s.pt --cache
```
这里设置了输入分辨率 (`--img`)、批次大小(`--batch`)、迭代轮次数目(`--epochs`)以及其他选项如所使用的初始权重文件地址等等。
#### 测试已训练模型性能
当完成上述全部操作之后就可以评估新构建出来网络的表现情况了。可以采用之前提到过的detect方法或者export导出ONNX等形式部署至边缘设备之上进一步优化推理效率[^2]。
```python
import torch
from PIL import Image
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='runs/train/exp/weights/best.pt')
results = model(Image.open("test_image.jpg"))
print(results.pandas().xyxy[0])
```
以上就是基于YOLO v5架构针对特定领域内的物体识别任务定制化开发的整体思路概述[^3]。
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