项目1 yolov5鱼苗检测计数
yolov5鱼苗检测
- 1. yolov5鱼苗检测
- 1.1. 环境配置
- 1.2 Predict
- 1.3 Validate
- 1.4 Train
- 1.5 生成 ONNX
- 2 代码解析
- 2.1 模型
- 2.2 数据集
- 2.3 损失函数
- 2.4 训练
- 2.5 预测
之前做的项目,再回顾一下
环境:GPU1卡,CPU4核,每显卡12GB,内存12GB
1. yolov5鱼苗检测
1.1. 环境配置
Setup
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone
%cd yolov5
%pip install -qr requirements.txt # installimport torch
import utils
display = utils.notebook_init() # checks
1.2 Predict
!python classify/predict.py --weights yolov5s-cls.pt --img 224 --source data/images
# display.Image(filename='runs/predict-cls/exp/zidane.jpg', width=600)
1.3 Validate
# Download Imagenet val (6.3G, 50000 images)
!bash data/scripts/get_imagenet.sh --val
1.4 Train
# Train YOLOv5s Classification on Imagenette160 for 3 epochs
!python classify/train.py --model yolov5s-cls.pt --data image
1.5 生成 ONNX
!python export.py --data data/custom_data.yaml --weights weight/best.pt
测试结果


2 代码解析
2.1 模型
2.2 数据集
2.3 损失函数
2.4 训练
2.5 预测
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