目标检测—基于Yolov5的目标检测项目（学习笔记）
本资源文件提供了一个基于Yolov5的目标检测项目的学习笔记，详细记录了从环境搭建到模型训练的全过程。通过本资源，您可以学习如何使用Yolov5进行目标检测，并了解在实际项目中可能遇到的问题及其解决方法。
内容概述
- 环境搭建
- PyTorch安装
- 将PyTorch应用到工程
- 依赖包安装
- 环境搭建可能遇到的问题及解决方案
- 数据集制作
- 使用LabelImg制作数据集
- 预训练权重应用
- Yolov5模型训练
- 配置文件修改
- 模型训练步骤
- 模型训练可能遇到的问题及解决方案
- 测试结果
- 图片测试步骤
- 测试可能遇到的问题及解决方案
使用说明
- 下载资源文件
- 下载并解压资源文件到本地目录。
- 环境准备
- 确保已安装Anaconda和PyCharm。
- 按照学习笔记中的步骤安装PyTorch及相关依赖包。
- 数据集准备
- 使用LabelImg工具制作自己的数据集，或使用提供的预训练权重。
- 模型训练
- 修改配置文件中的路径和参数。
- 运行训练脚本开始模型训练。
- 模型测试
- 使用训练好的模型对新图像进行检测。
- 查看测试结果并根据需要调整模型参数。
注意事项
- 在训练过程中，可能会遇到内存不足等问题，可以通过调整batch size和number workers等参数来解决。
- 确保所有路径和文件名正确无误，避免因路径错误导致的训练失败。
通过本资源文件，您将能够掌握Yolov5目标检测的基本流程，并能够在自己的项目中应用这一技术。