YOLO5分钟上手实战！

参考教程：DataXujing/YOLO-v5: Pytorch YOLO v5 训练自己的数据集超详细教程！！！ (提供PDF训练教程下载） (github.com)教程特别详细，这里做主要步骤总结，方便下次快速上手

 

主要流程

目录

一、pip install -U -r requirements.txt，安装如果报错csdn都能找到快速解决答案

二、数据集按下面目录排列好

三、选择使用的YOLO模型复制过来改下识别种类，有s、m、l、x几种，速度和精度是成反比的自己选择

 四、weights里面要有预加载的模型，官方的Pt是一直更新的，这个是最初版本，github作者提供的有 

五、完成了就开始train.py,根据配置自行调整epoch、batch、multi-sacle，下图是官方参数缩小10倍，是个电脑就能跑

 六、跑完了结果保存在results.txt,Python printresultpng.py 运行一下结果可以画个图出来看看训练的效果（前提是你知道表达的是什么意思）

七、然后准备好测试图片和视频做预测，完成

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1. 一、pip install -U -r requirements.txt，安装如果报错csdn都能找到快速解决答案

2. 二、数据集按下面目录排列好

• 1.你的模型的配置文件
• 2.你的样本集（图片、标签）

• 三、选择使用的YOLO模型复制过来改下识别种类，有s、m、l、x几种，速度和精度是成反比的自己选择

 四、weights里面要有预加载的模型，官方的Pt是一直更新的，这个是最初版本，github作者提供的有 

五、完成了就开始train.py,根据配置自行调整epoch、batch、multi-sacle，下图是官方参数缩小10倍，是个电脑就能跑

 六、跑完了结果保存在results.txt,Python printresultpng.py 运行一下结果可以画个图出来看看训练的效果（前提是你知道表达的是什么意思）

七、然后准备好测试图片和视频做预测，完成

想快速运行不用训练直接使用官方PT即可 python detect.py --weights weights/yolov5x.pt

自己训练的是best.pt

 

 

项目代码：YOLOV5的安全帽、人检测代码，只能上传1G大小，样本集和PT文件另外上传-数据集文档类资源-CSDN下载