yolov5车辆分类
时间: 2025-05-15 10:00:34 浏览: 17
### YOLOv5用于车辆分类的任务分析
YOLOv5 是一种高效的实时目标检测框架,其设计初衷是为了快速完成对象定位和类别预测任务。然而,在某些场景下,仅需对图像中的物体进行分类而无需框选位置时,可以调整模型架构以适应纯分类任务的需求。
#### 数据集准备
对于车辆分类任务,通常需要收集并标注一组包含不同种类车辆的图片数据集。这些标签应明确表示每张图片所属的具体类别(如轿车、卡车、公交车等)。如果已有现成的数据集满足需求,则可以直接下载使用;如果没有合适的公开资源可用,则可能需要自行采集相关素材并加以整理[^1]。
#### 修改配置文件
在默认情况下,YOLOv5 的 anchor boxes 参数是依据 COCO 数据集中各类别尺寸分布特性计算得出的结果,存储于 `models/yolov5s.yaml` 文件之中。当切换至新的应用场景比如车辆细分领域时,建议重新执行 k-means 聚类算法来获取更贴合当前样本特征的新anchor box设置值。
以下是修改后的部分yaml示例代码:
```yaml
nc: 3 # number of classes (e.g., car, truck, bus)
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23]
- [30,61, 62,45, 59,119]
- [116,90, 156,198, 373,326]
```
#### 训练过程概述
利用 PyTorch 深度学习库搭建环境之后加载预训练权重作为初始化参数有助于加速收敛速度以及提升最终效果表现。通过定义损失函数并与优化器相结合指导网络逐步调整内部可学习变量直至达到预期性能指标为止。
具体操作命令如下所示:
```bash
!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data vehicle_data.yaml --cfg models/yolov5s_custom.yaml --weights yolov5s.pt
```
其中各选项含义分别为输入分辨率大小(px),批次处理数量,最大迭代轮次次数上限,自定义数据描述路径地址,特定版本结构模板说明文档链接还有初始迁移学习起点所依赖的基础权重档案名称等等。
### 结论
综上所述,采用适当方法改造原始YOLO v5体系能够有效应对专门针对机动交通工具识别统计方面的挑战课题。从前期准备工作做起直到后期微调完善整个流程都至关重要不可忽视任何一个环节细节之处。
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