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深度学习——Pytorch训练YOLOV5（一）

1、打开/data/Data/Yolo_5_COCO128
深度学习——Pytorch训练YOLOV5（一）_第1张图片

datasets文件夹中为yolo格式的数据集
yolov5-master-new文件夹中为yolo5网络

2、打开/yolov5-master-new/，文件内容如下：
深度学习——Pytorch训练YOLOV5（一）_第2张图片
3、训练YOLOV5
运行指令

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 400 --data ./data/coco128.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights ''

img 640 训练图像大小640*640
–batch 16 batch size 16
–epochs 400 epochs 400
–data ./data/coco128.yaml 选择coco128的数据集
–cfg ./models/yolov5s.yaml 选择yolov5s模型
–weights ‘’ 默认权重yolov5s.pt

训练结果位于runs/train文件夹中最新的exp文件夹中
深度学习——Pytorch训练YOLOV5（一）_第3张图片
训练结果如下
深度学习——Pytorch训练YOLOV5（一）_第4张图片
训练权重位于weights文件夹，有上一次的和最好的，将最好的权重复制到
/data/Data/Yolo_5_COCO128/yolov5-master-new/文件夹下，重命名为yolov5s.pt

4、测试YOLOV5
4.1预测图像
训练好YOLOV5后，使用最好的权值进行预测
将被预测图像放在/data/Data/Yolo_5_COCO128/yolov5-master-new/data/images/文件夹中

运行python detect/.py
在这里插入图片描述

预测结果位于runs/detect文件夹中最新的exp文件夹中
深度学习——Pytorch训练YOLOV5（一）_第5张图片
4.2预测图像

python detect.py --source run.mp4

预测结果位于runs/detect文件夹中最新的exp文件夹中

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        单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。   一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。）     1，懒汉式           （1）线程不安全的懒汉式 public cla
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