文章目录
- 一、训练模型
* - 1.在data文件夹中修改myvoc.yaml文件
- 2.修改vocdata文件夹
- 3.不要忘记修改model文件夹
- 4.接下来运行train.py就行啦
- 二、预测模型
* - 1.将权重文件放在auto_detect文件夹
- 2.对auto_detect文件夹进行修改
- 3.运行auto_detect_GUI.py或者auto_detect.py就可以进行啦
- 总结
前言：此代码使用的是阿里云盘中yolov5_6.0
一、训练模型
1.在data文件夹中修改myvoc.yaml文件
train: vocdata/train.txt
val: vocdata/val.txt
nc: 4
names: ["garbage", "people", "full", "null"]
2.修改vocdata文件夹
在以上两个文件夹分别放入图片文件和打标文件（训练集）
此代码用于分离训练集和验证集
此代码用于将xml文件转换为yolov5可以识别的txt文件（yolov3模型可以直接识别xml文件）
PS:weights文件夹中存在yolov5模型的预训练权重文件
; 3.不要忘记修改model文件夹
别忘了修改yolov5_,yaml就修改里面的标签种类
4.接下来运行train.py就行啦
; 二、预测模型
1.将权重文件放在auto_detect文件夹
先把训练好的best.pt放入文件夹
; 2.对auto_detect文件夹进行修改
images文件夹存放要预测的图片
对类别的修改在detector_classes.txt和myvoc.yaml文件中
3.运行auto_detect_GUI.py或者auto_detect.py就可以进行啦
; 总结
这是Youcai Zhang的一小步，也是我学习代码的一大步，加油(ง •_•)ง。
Original: https://blog.csdn.net/a1130061818/article/details/123881217
Author: Youcai Zhang
Title: Yolov5模型使用教程
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