1.使用anaconda安裝python3.8的環(huán)境

conda create -n yolo5 python=3.8

#anaconda下載地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

2.安裝pytorch1.6 torchvision0.7

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

3.安裝相關(guān)包

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

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

apt install libgl1-mesa-glx

5.嘗試運(yùn)行：

下載model到weights/yolov5s.pt

運(yùn)行demo

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

6.訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集：

a.? 新建yolov5-master/data/my.yaml,并在yolov5-master/data/train.py的parser中改為自己my.yaml路徑

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中所寫位置建立自己的數(shù)據(jù)集。

注意：*.txt里面格式如下：0 0.5 0.5 0.1 0.1

即label，中心點(diǎn)橫坐標(biāo)的歸一化值(中心點(diǎn)橫坐標(biāo)除以圖像寬)，中心點(diǎn)縱坐標(biāo)的歸一化值(中心點(diǎn)縱坐標(biāo)除以圖像高)，標(biāo)注框?qū)挼臍w一化值(標(biāo)注框?qū)挸詧D像寬)，標(biāo)注框高的歸一化值(標(biāo)注框高除以圖像高)

c.? 運(yùn)行個人數(shù)據(jù):

python train.py

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的yolov5搭建环境_Yolov5环境配置和训练私有数据,YOLOv5,以及,私人的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。