yolov5搭建环境_Yolov5环境配置和训练私有数据,YOLOv5,以及,私人

1.使用anaconda安装python3.8的环境

conda create -n yolo5 python=3.8

#anaconda下载地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

2.安装pytorch1.6 torchvision0.7

conda install pytorch==1.6 torchvision==0.7 cudatoolkit=10.1

3.安装相关包

pip install opencv-python matplotlib pillow pycocotools PyYAML scipy tqdm tensorboard

4.问题：libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

apt install libgl1-mesa-glx

5.尝试运行：

下载model到weights/yolov5s.pt

运行demo

python detect.py --source ./inference/images/ --weights yolov5s.pt --conf 0.4

6.训练自己的数据集：

a. 新建yolov5-master/data/my.yaml,并在yolov5-master/data/train.py的parser中改为自己my.yaml路径

train: dataset/images/train/ # 1 images

val: dataset/images/val/ # 1 images

# number of classes

nc: 1

# class names

names: ['problem']

b. 在my.yaml中所写位置建立自己的数据集。

注意：*.txt里面格式如下：0 0.5 0.5 0.1 0.1

即label，中心点横坐标的归一化值(中心点横坐标除以图像宽)，中心点纵坐标的归一化值(中心点纵坐标除以图像高)，标注框宽的归一化值(标注框宽除以图像宽)，标注框高的归一化值(标注框高除以图像高)

c. 运行个人数据:

python train.py

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