YOLOV5

学习使用 YOLOV5，识别动漫人物 “小小怪”。

基础

• 大连理工大学 · 水资源科研编程入门教程：速览 PyTorch/深度学习
• PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】：环境安装、了解基础概念、照着敲代码快速反馈。
• 目标检测 YOLOv5 开源代码项目调试与讲解实战【土堆 x 布尔艺数】：使用YOLOV5，教程使用 yolov5-5.0，实际操作时使用最新版本可以避免三方库的版本冲突问题。
• 《PyTorch深度学习实践》完结合集：完整课程，还没看完

实操

参考 YOLOV5 README · 自定义数据训练

1. 搜集图片数据：百度图片搜索“小小怪”，选择保存六张图片。
2. 使用 Roboflow 对原始图片打标，参考 Roboflow标注平台使用—-小白都能看懂
3. 将 Roboflow 导出的数据放入系统中，修改配置文件并增加训练轮次，使用 train.py 训练。修改方式参照 目标检测 YOLOv5 开源代码项目调试与讲解实战【土堆 x 布尔艺数】

   python train.py --data coco128.yaml --epochs 300 --batch-size -1

4. 将训练数据和新的测试数据放入 data/images，使用 detect.py 检测。

效果

总结

1. 训练100轮时，执行检测没有效果；改成300轮或降低检测标准才有反应。
2. 目前是本地使用，未来将模型集成至web系统中调用。