YOLOv10环境搭建与模型训练指南
本仓库提供了一个详细的教程，帮助用户搭建YOLOv10环境，并进行模型训练、推理和评估。通过本教程，您将能够快速上手YOLOv10，并将其应用于目标检测任务中。
内容概述
- 环境搭建
- 创建YOLOv10虚拟环境
- 下载并安装PyTorch
- 下载YOLOv10源码
- 安装所需的依赖包
- 推理测试
- 运行推理脚本，对图像或视频进行目标检测
- 关键参数设置
- 训练及评估
- 数据结构介绍
- 配置文件修改
- 训练模型
- 评估模型
- 关键参数设置
使用步骤
1. 环境搭建
首先，您需要创建一个虚拟环境并安装必要的依赖包。具体步骤如下：
conda create -n yolov10 python=3.8
pip install torch==1.9.1+cu102 torchvision==0.10.1+cu102 torchaudio==0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
git clone https://github.com/THU-MIG/yolov10
pip install -r requirements.txt
2. 推理测试
在完成环境搭建后，您可以使用提供的推理脚本对图像或视频进行目标检测。将脚本复制到YOLOv10源码同级目录下并运行即可。
3. 训练及评估
如果您需要训练自己的模型，可以按照以下步骤进行：
- 准备数据集，并按照VOC2007格式进行组织。
- 修改配置文件以适应您的数据集。
- 运行训练脚本开始训练模型。
- 训练完成后，可以使用评估脚本对模型进行评估。
注意事项
- 确保您的CUDA版本与PyTorch版本兼容。
- 在训练过程中，根据显存大小调整批次大小。
- 训练和评估过程中，请确保数据集路径和配置文件路径正确。
通过本教程，您将能够顺利搭建YOLOv10环境，并进行模型的训练和评估。希望本资源对您的目标检测任务有所帮助！