踩了几天的坑，自带的依赖默认安装的是CPU版本的torch和orchvision，训练时候不要太慢，搭建好环境我4060的显卡比i9-13900hx训练快20倍。这里我们选择得是：cuda 12.1 + torch-2.3.0 + torchvision-0.18.0！！！这里一定要注意，安装的版本必须都是带GPU的版本，torchvision也是！！！一、安装Anaconda3我用的版本是Ana
虚拟环境配置见yolov5/yolov3 pytorch环境配置gpu+windows11+anaconda+pycharm+RTX3050 笔记。环境配置完成后yolov3和yolov5都可以使用，数据集和yaml文件通用，训练步骤相同，本人已经在验证。原始图像文件和xml 我已经有jpg图像文件(JPEGImages)和对应的xml标注文件(Annotations)和数据集文件分布，制作方法见
环境搭建环境ubuntu 18.04 64bitGTX 1070Tianaconda with python 3.8pytorch 1.7.1cuda 10.1yolov5 5.0.9为了方便使用 yolov5 目标检测，有网友已经将其做成了库，提交到了官方的索引库 pypi 上，这样，我们就可以直接使用 pip进行安装了，其项目地址: https://github.com/fcakyon/yol
YOLOv5快速训练目标检测模型训练准备环境配置图片标注数据集制作下载YOLOv5Gituhub代码模型训练文件修改开始训练模型预测遇到的问题图片无法读入训练模型后预测没效果no moddule named 'nn.mobilenetv3' 问题 刚完成智能小车比赛视觉模型训练，将模型训练中遇到的问题和过程记录如下 训练准备环境配置使用的是win10系统，显卡为3060，环境配置Anacond
yolov5目标检测yolov1到v4的论文在这篇文章里比较详细，此处不对其网络做更深入的介绍，重点在于如何训练以及如何用训练好的模型做检测。以下内容参考了源码提供的教程，是对此前工作的技术总结。yolov5的安装与配置git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # 下载源码
cd yolov5
pip install -r requireme
YOLOv5原理方面这里不再过多阐述，直接从输出头开始，然后设计如编解码： 1.yolov5系列的原始输出是3个head头，上图画的是输入为608*608的分辨率的图，如果输入改为640*640分辨率的图片，那么输出的3个头分别对应三个8、16、32下采样的输出分别为80*80*255、40*40*255、20*20*255，其中对应的数字意义如上图所示。2.那么 80*80*
博主电脑配置是AMD R5 3600，Nvidia RTX3060 12G，16G 3200MHz内存，训练数据集是自建数据集，大约1200张图片，3个检测目标。 训练YOLOv5-5.0版本的模型参数设置，模型是yolov5s，epoch 150（如果想要更好的mAP@0.5:0.95指标可以设置的更大，博主这个收敛的太快了就没设太多），ba
大多数时间，在没有改变模型或是训练配置的情况下，如果能够提供足够多的数据集以及好的标注，也是能够获得好的效果的。如果你刚开始训练的时候，得到的效果不太尽如人意，那么你就会想采取措施来改善，在你采取措施之前，我们还是建议你最好还是采用默认的设置。这有助于建立一个改善的基准，以及找出需要改善的地方。以下是官方提供的一份完整的指南——如何在YOLOv5训练中获得好的结果的。数据集每个类别的图像建议
从数据集上每个类别的图片数：推荐每个类别的图片数>=1500每个类别的实例数：每个类的实例（标记对象）>=10000图片多样性：必须使用已部署的环境为代表。对于真实用例，我们推荐来自一天中不同时间、不同季节、不同天气、不同光照、不同角度、不同来源（在线抓取、本地收集、不同相机）等的图像。标签一致性：所有图像中所有类的所有实例都必须标记。部分标签将不起作用。标签准确性：标签必须紧密地包围
一、开始进行数据集划分 开始前先创建好图片文件夹格式这里以下图为例。 以上文件可以在labelimg标注后手动划分，也可以用如下代码进行自动划分。在datasets创建ImageSets文件夹，以及split_train_val.py脚本进行数据划分发 。 import os
import random
trainval_percent = 0.9 # 训练集和验证
输入图像的focus 结构这个是从右到左的方向，将高分辨率的图片，分成r*r个小的channel
这样输入就变小了
增加正样本，加快训练速度本文也采用了增加正样本anchor数目的做法来加速收敛，这其实也是yolov5在实践中表明收敛速度非常快的原因。其核心匹配规则为：
(1) 对于任何一个输出层，抛弃了基于max iou匹配的规则，而是直接采用shape规则匹配，也就是该bbox和当前层的anc
使用 YOLOV5 训练自己数据集例程前言一、环境配置这里在 Windows 下跑的代码！！！ 这里不介绍环境配置，如果需要文档，请留言。二、需注意的配置参数介绍在 train 脚本中，找到 parse_opt 函数。parser.add_argument('--weights', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='initial weigh
yolov5训练自己的VOC数据集此笔记基于yolov5的3.1版本，其他版本修改对应文件即可 实测：6.1也适用一、下载1.下载yolov5源码在github yolov5官方仓库下载yolov5源码仓库地址：ultralytics/yolov5: YOLOv5 ? in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite (github.com)git镜像下载指
YOLOV5是目标检测领域，one stage类型网络中的成熟算法。本文将针对一个Finger识别项目，介绍ubuntu命令行下，yolov5从环境搭建到模型训练的整个过程。由于需要自行制作数据集，因此标注工具直接使用yolo开发者提供的标注工具yolomark，避免在数据转换上花费过多精力。算法原理阅读:GitHubRoboflow的blog1.环境训练使用的环境如下：Ubuntu 20.04p
深度学习训练营之训练自己的数据集原文链接环境介绍准备好数据集划分数据集运行voc_train.py遇到问题完整代码创建new_data.yaml文件模型训练时遇到的报错模型训练结果可视化参考链接 环境介绍语言环境：Python3.9.13编译器：vscode深度学习环境：torch显卡:NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU准备好数据集我这里采用的数据集是经典的目标
libtorch-yolov5推理运行一、模型文件导出二、项目创建2.1、测试代码下载2.2、文件拷贝2.3、代码优化修改2.4、其它准备工作三、代码运行3.1、参数修改3.2、修改完毕点击运行四、GPU版本推理4.1、GPU模型导出4.2、GPU模型推理 前期环境配置（vs+libtorch+opencv）可以参考博主另一篇博文vs配置opencv和libtorch（2.2.2）（cuda12
前言由于自己电脑显卡性能一般，买显卡又价格昂贵。之前一直在某宝找人代训练，将训练好的exp放到本地代码中，这种方法虽然好使，但是收费都不低，训练三百张图片，店家至少也要收费100块。因此，我在网上看能否租用服务器进行训练，百度后找到了一些类似的平台。目前仅尝试过AutoDL，下面是我的一些详细运行部署过程，供初学者进行学习：1、登录注册平台 2、点击右上角控制台 3、点击左侧“容器实例”，接着点击
小白的第一篇...最近在准备小论文，大概率是目标检测方向了，没经验，慢慢学，本文只是跟着的天才up主一起训练和复现，这里只是我记录yolov5的学习历程，都是大白话，没有专业术语，肯定也会说错很多东西，但是我都想记录在这里，这样就不会忘记啦，如果有幸被人刷到我的博客，也请多多指点，多多交流！one step: 先去github上把官方的yolov5的代码都拉下来了
写在前面：本文仅就csdn中yolo系列的大部分教程踩坑记录最终得出的一个最简洁最流畅的流程，本人非计算机专业，水平有限，仅适合想要快速入门YOLO训练自己的数据集以及如何使用模型进行目标检测的同学，个人记录的同时希望可以帮到大家。 文章目录环境配置??数据集准备拍想要检测物体的视频截取视频流截图数据集文件结构批量重命名（重要‼️）打标签voc格式（xml文件）转yolo归一txt文件（重要❗️）
实验平台需求现在的疫情很让人捉急：耽误了很多的时间、在家效率慢、实验室搞的云服务器每次要重新装环境等等问题，我都快吐了。自己想乘着这个机会配置一个2080ti主机，但是这几天了解到这个配置得1.7w左右，这个价格真的让人心痛，要是有1w2左右我就买了。这里附带一个咸鱼卖家给我的2070s配置清单。 上图这个配置清单预算是8000+，心动的感觉有没有，买了它生产力直接翻倍。每次到晚上就点开看看，胡思
