【YOLO V5 目标检测】 Pytorch官网代码实现 | 图文教程 | 标注数据集...

发布网友发布时间：2024-08-20 22:23

共1个回答

热心网友时间：2024-08-23 23:12

YOLO V5，作为系列模型的最新版本，因其出色的性能在工业和科研领域广泛应用。本文主要介绍如何通过Pytorch官网代码实现YOLO V5的模型训练，包括网络结构解析、环境搭建、模型选择、数据集准备和实际操作步骤。

YOLO V5网络结构由Backbone、Neck和Prediction三部分构成。Backbone负责在不同尺度上提取特征，Neck则整合这些特征并传递给Prediction层，这里借鉴了PAN结构。Prediction层使用解耦头进行分类和回归预测，具有主干部分的Focus网络结构（新版本已更新）和数据增强策略，如Mosaic。多正样本匹配策略优化了训练效率，使得每个真实框可以匹配多个Anchor。

代码中，例如Focus32部分采用6x6卷积，PAN结构通过倒置的PFN特征金字塔增强特征提取。SPPF代替了SPP，以减少计算量。SiLU激活函数的应用也有所体现，它在x=0时导数不为零，提高了模型性能。训练过程中，YOLO V5通过计算目标框与Anchor的宽高比例来确定正负样本。

在环境搭建上，无论是Windows还是Ubuntu系统，都提供了详细指南。从官网下载预训练模型，如yolov5s，配置训练数据集，包括yaml文件、类数和检测类别，以及训练、测试和评估相关的工具类文件。通过requirements.txt安装依赖包，然后进行数据集标注和格式转换，最后在train.py中修改配置文件，开始训练模型。

训练完成后，模型结果会保存在runs/train/目录下，检测和推理功能则可通过detect.py进行。遇到问题或建议，欢迎留言交流。