YOLOv5 快速入门 🚀

与 Ultralytics YOLOv5 一起踏上实时目标检测的动态领域！本指南旨在作为人工智能爱好者和专业人士掌握 YOLOv5 的综合起点。从初始设置到高级训练技术，我们都能满足您的需求。在本指南结束时，您将掌握使用最先进的深度学习方法自信地将 YOLOv5 实施到您的项目中的知识。让我们点燃引擎，翱翔进入 YOLOv5！

安装

克隆 YOLOv5 仓库并建立环境，为启动做好准备。这确保安装所有必需的 requirements。检查您是否已准备好 Python>=3.8.0 和 PyTorch>=1.8 以便启动。这些基础工具对于有效运行 YOLOv5 至关重要。

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone repository
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install dependencies

使用 PyTorch Hub 进行推理

体验 YOLOv5 PyTorch Hub 推理的简易性，模型可以从最新的 YOLOv5 版本中无缝下载。此方法利用 PyTorch 的强大功能，简化了模型加载和执行过程，从而轻松获得预测结果。

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.

使用 detect.py 进行推理

Harness detect.py 用于多功能推理来自各种来源。它会自动获取模型来自最新的 YOLOv5 发布并轻松保存结果。此脚本非常适合命令行使用，并将 YOLOv5 集成到更大的系统中，支持图像、视频、目录、网络摄像头，甚至实时流.

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

训练

复现 YOLOv5 COCO 数据集通过遵循以下步骤进行基准测试训练说明如下。必要的模型和数据集（例如 coco128.yaml 或完整版 coco.yaml）直接从最新的 YOLOv5 中提取发布。在V100上训练YOLOv5n/s/m/l/x GPU 通常分别需要 1/2/4/6/8 天（请注意多 GPU 训练设置工作更快）。通过使用尽可能高的值来最大化性能 --batch-size 或使用 --batch-size -1 用于 YOLOv5 自动批处理功能，可自动找到最佳批次大小。以下的批处理大小是V100-16GB GPU的理想选择。请参考我们的配置指南有关模型配置文件的详细信息（*.yaml）。

# 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

YOLOv5 训练曲线显示了在 COCO 数据集上，不同模型尺寸（n、s、m、l、x）在不同 epoch 下的 mAP 和损失指标

总而言之，YOLOv5 不仅是用于对象检测的先进工具，而且证明了机器学习在通过视觉理解改变我们与世界互动方式方面的强大作用。当您阅读本指南并开始将 YOLOv5 应用于您的项目时，请记住，您正处于一场技术革命的最前沿，有能力在计算机视觉领域取得显著成就。如果您需要更多见解或来自其他有远见者的支持，欢迎访问我们的 GitHub 存储库，这里汇聚了一个蓬勃发展的开发者和研究人员社区。探索更多资源，例如 Ultralytics HUB，无需代码即可进行数据集管理和模型训练，或者查看我们的解决方案页面，获取实际应用和灵感。继续探索，不断创新，享受 YOLOv5 的奇迹。祝您检测愉快！🌠🔍

📅 创建于 1 年前 ✏️ 更新于 5 个月前

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