谢大旭
谢大旭

yolo使用说明

yolo-v5代码

一、环境准备

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yolo-v5更像是一个工程

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算法和v4差不多，只是细节有所不同

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拉取代码

环境要求

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因为v6用到了torch1.6中的混合精度

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二、数据准备

训练使用的是coco数据集

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coco数据集很大，训练起来费时间，可以直接用自己数据集来做。

建议可以使用的数据集

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文件组织格式

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下载的时候需要选择数据的格式

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就算这个格式

不同数据有不同数据的标注格式，格式没对会读取不到

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测试 训练 验证数集

data配置文件

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nc是类别的个数

这里是标注数据

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lableme标注工具标出来是json格式，也有工具转成yolo tit格式

cache文件作用？制作缓存，下次重复训练速度就快了。

三、预训练模型准备

这指的是网络的结构还是指已经训练好的模型权重文件呢？

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不同模型效果也不一样

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四、运行

可以执行一个测试操作

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也可以执行一个训练操作

4.1 训练操作

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exlips可以在这里进行训练参数设置

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配置文件所在文件夹

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训练时候，把模型放在根目录下边

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单机单卡 多机多卡 都能进行训练

run文件夹 训练的结果，日志信息

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这个可以把所有的模型文件下载下来

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4.2 执行检测过程

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同样需要指定参数

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完成的格式都提供了

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查看执行结果

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能跑通这里例子就说明预训练网络模型以及环境配置、代码配置都是没有问题的。

如果执行不起来，就需要再看看环境配置是否出了问题

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data数据（开放标注数据格式）

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model有模型文件还有模型的配置文件

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权重模型

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