YOLOv5 Schnellstart 🚀
Begeben Sie sich mit Ultralytics YOLOv5 auf eine Reise in die dynamische Welt der Objekterkennung in Echtzeit! Dieser Leitfaden dient als umfassender Ausgangspunkt für KI-Enthusiasten und Fachleute, die YOLOv5 beherrschen möchten. Von der Ersteinrichtung bis hin zu fortgeschrittenen Trainingstechniken sind Sie bei uns an der richtigen Adresse. Am Ende dieses Leitfadens verfügen Sie über das Wissen, um YOLOv5 mithilfe modernster Deep-Learning-Methoden selbstbewusst in Ihren Projekten zu implementieren. Zünden wir die Triebwerke und starten wir durch mit YOLOv5!
Installieren
Bereiten Sie den Start vor, indem Sie das YOLOv5-Repository klonen und die Umgebung einrichten. Dadurch wird sichergestellt, dass alle notwendigen Anforderungen installiert sind. Stellen Sie sicher, dass Sie Python>=3.8.0 und PyTorch>=1.8 für den Start bereit haben. Diese grundlegenden Tools sind entscheidend für den effektiven Betrieb von YOLOv5.
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone repository
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install dependencies
Inferenz mit PyTorch Hub
Erleben Sie die Einfachheit der YOLOv5 PyTorch Hub Inferenz, bei der Modelle nahtlos aus dem neuesten YOLOv5 Release heruntergeladen werden. Diese Methode nutzt die Leistungsfähigkeit von PyTorch für einfaches Laden und Ausführen von Modellen, wodurch es unkompliziert ist, Vorhersagen zu erhalten.
import torch
# Model loading
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s") # Can be 'yolov5n' - 'yolov5x6', or 'custom'
# Inference on images
img = "https://ultralytics.com/images/zidane.jpg" # Can be a file, Path, PIL, OpenCV, numpy, or list of images
# Run inference
results = model(img)
# Display results
results.print() # Other options: .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc. Explore these in the Predict mode documentation.
Inferenz mit detect.py
Nutzen detect.py für vielseitig Inferenz aus verschiedenen Quellen. Es ruft automatisch ab Modelle von der neuesten YOLOv5 Veröffentlichung und speichert Ergebnisse mit Leichtigkeit. Dieses Skript ist ideal für die Verwendung in der Befehlszeile und die Integration von YOLOv5 in größere Systeme und unterstützt Eingaben wie Bilder, Videos, Verzeichnisse, Webcams und sogar Live-Streams.
python detect.py --weights yolov5s.pt --source 0 # webcam
python detect.py --weights yolov5s.pt --source image.jpg # image
python detect.py --weights yolov5s.pt --source video.mp4 # video
python detect.py --weights yolov5s.pt --source screen # screenshot
python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/ # directory
python detect.py --weights yolov5s.pt --source list.txt # list of images
python detect.py --weights yolov5s.pt --source list.streams # list of streams
python detect.py --weights yolov5s.pt --source 'path/*.jpg' # glob pattern
python detect.py --weights yolov5s.pt --source 'https://youtu.be/LNwODJXcvt4' # YouTube video
python detect.py --weights yolov5s.pt --source 'rtsp://example.com/media.mp4' # RTSP, RTMP, HTTP stream
Training
YOLOv5 replizieren COCO-Datensatz Benchmarks durch Befolgen der Trainingsanweisungen unten. Das Notwendige Modelle und Datensätze (wie coco128.yaml oder die vollständige coco.yaml) werden direkt von der neuesten YOLOv5 Version übernommen. VeröffentlichungTraining von YOLOv5n/s/m/l/x auf einer V100 GPU sollte typischerweise 1/2/4/6/8 Tage dauern (beachten Sie, dass Multi-GPU-Training Setups funktionieren schneller). Maximieren Sie die Leistung, indem Sie die höchstmögliche verwenden --batch-size oder verwenden Sie --batch-size -1 für das YOLOv5 AutoBatch Funktion, die automatisch die optimale findet Batch-GrößeDie folgenden Batch-Größen sind ideal für V100-16GB GPUs. Beachten Sie unsere Konfigurationsanleitung für Details zu Modellkonfigurationsdateien (*.yaml), oder Auto-Modus mit angegebener Auslastungsfraktion (
# Train YOLOv5n on COCO128 for 3 epochs
python train.py --data coco128.yaml --epochs 3 --weights yolov5n.pt --batch-size 128
# Train YOLOv5s on COCO for 300 epochs
python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5s.yaml --batch-size 64
# Train YOLOv5m on COCO for 300 epochs
python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5m.yaml --batch-size 40
# Train YOLOv5l on COCO for 300 epochs
python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5l.yaml --batch-size 24
# Train YOLOv5x on COCO for 300 epochs
python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5x.yaml --batch-size 16
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass YOLOv5 nicht nur ein hochmodernes Werkzeug für die Objekterkennung ist, sondern auch ein Beweis für die Leistungsfähigkeit von maschinellem Lernen bei der Transformation unserer Interaktion mit der Welt durch visuelles Verständnis. Während Sie diesen Leitfaden durcharbeiten und YOLOv5 auf Ihre Projekte anwenden, denken Sie daran, dass Sie an der Spitze einer technologischen Revolution stehen, die in der Lage ist, bemerkenswerte Leistungen im Bereich Computer Vision zu vollbringen. Sollten Sie weitere Einblicke oder Unterstützung von anderen Visionären benötigen, laden wir Sie in unser GitHub-Repository ein, das eine lebendige Gemeinschaft von Entwicklern und Forschern beherbergt. Erkunden Sie weitere Ressourcen wie Ultralytics HUB für die Verwaltung von Datensätzen und das Modelltraining ohne Code oder besuchen Sie unsere Lösungsseite für reale Anwendungen und Inspirationen. Entdecken Sie weiter, bleiben Sie innovativ und genießen Sie die Wunder von YOLOv5. Viel Spaß beim Erkennen! 🌠🔍
