YOLO5-1 使用YOLO5检测 水面漂浮物记录
一 数据集
robflow 漂浮物数据集:buoy Computer Vision Dataset by ai
二 YOLO5管网
yolo5 :https://github.com/ultralytics/yolov5
克隆代码:
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install
三 模型训练
import torch# 检查是否有可用的GPU
if torch.cuda.is_available():print("GPU is available.")
else:print("GPU is not available.")
python train.py --img 640 --epochs 3 --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt
四 调整参数
调参适应场景和优化效果:
--weights: 初始权重文件的路径,默认值是 ROOT / 'yolov5s.pt'。
--data: 数据集配置文件 dataset.yaml 的路径,默认值是 ROOT / 'data/coco128.yaml'。
--epochs: 总的训练轮数,默认值是 100。
--batch-size: 所有 GPU 上的总批量大小,-1 表示自动确定,默认值是 16。
--imgsz: 训练和验证图像大小(像素),默认值是 640。
--device: 指定使用的设备,如 'cuda:0' 表示使用第一个 GPU,'cpu' 表示使用 CPU。
--project: 保存结果的项目路径,默认值是ROOT / 'runs/train'
--name: 保存结果的名称,默认值是 'exp'。
python train.py --img 640 --epochs 3 --data ../float_data/data.yaml --weights yolov5s.pt --device cuda:0# 使用V100的训练参数
python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5n.yaml --batch-size 128
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