深度学习毕设思路--yolov5的使用方法

1. 安装依赖项

确保你已经安装了以下依赖项：

pip install -U -r requirements.txt

2. 数据准备

确保你有一个包含训练图像和相应标签的数据集。YOLOv5要求标签文件的格式为 YOLO 格式。

3. 训练模型

使用以下命令进行模型训练：

python train.py --img-size 640 --batch-size 16 --epochs 50 --data your_data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt

• --img-size: 图像尺寸
• --batch-size: 批处理大小
• --epochs: 训练周期数
• --data: 数据集配置文件（包含类别信息、训练集和验证集的路径等）
• --cfg: 模型配置文件
• --weights: 预训练权重路径（可选）

4. 推理（检测）

使用训练好的模型进行目标检测：

python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img-size 640 --conf 0.4 --source your_image_or_video_path

• --weights: 训练好的权重路径
• --img-size: 推理时的图像尺寸
• --conf: 置信度阈值
• --source: 待检测的图像或视频路径

5. 模型评估

使用以下命令评估模型性能：

python test.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img-size 640 --data your_data.yaml

6. 导出模型

导出模型以在其他平台上使用：

python export.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img-size 640 --batch-size 1

这只是一个基本的使用指南，实际应用可能需要根据你的需求进行调整。确保查看YOLOv5的官方文档以获取更详细的信息和更新。