YOLOv5模型训练自己的数据集—动物检测
简介
本资源文件提供了一个基于YOLOv5模型的动物检测项目，特别针对牛和马的检测识别。该项目使用PyTorch框架，通过训练自己的数据集来实现目标检测。
项目内容
- 数据集准备：
- 数据集由用户自己制作，具体制作方法参考相关文档。
- 数据集包含牛和马的图像及其对应的标签。
- 环境安装：
- 使用Anaconda创建Python环境，并安装必要的依赖包。
- 配置PyCharm以使用创建的环境。
- 模型训练：
- 使用YOLOv5模型进行训练，设置训练参数如图片尺寸、批次大小、训练轮次等。
- 训练结果保存在指定路径下，并提供训练过程中的结果图。
- 模型评估：
- 对训练后的模型进行评估，计算召回率、F1-Score、准确率等指标。
- 评估结果保存在指定路径下，并提供评估过程中的结果图。
- 模型推理：
- 使用训练好的模型对测试集进行推理，生成检测结果。
- 推理结果保存在指定路径下，并提供推理过程中的结果图。
使用说明
- 数据集制作：
- 参考相关文档制作自己的数据集，确保数据集格式符合YOLOv5的要求。
- 环境配置：
- 按照步骤安装Anaconda和PyCharm，并配置Python环境。
- 模型训练与评估：
- 运行训练脚本进行模型训练，并根据需要调整训练参数。
- 运行评估脚本对模型进行评估，查看评估结果。
- 模型推理：
- 使用训练好的模型对测试集进行推理，查看推理结果。
注意事项
- 确保数据集的质量和数量，以提高模型的检测精度。
- 根据实际情况调整训练参数，以获得最佳的训练效果。
- 定期备份训练结果和模型文件，以防止数据丢失。
贡献
欢迎对本项目进行改进和优化，提交Pull Request或Issue以帮助项目发展。
许可证
本项目遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。