Yolov5简单部署（使用自己的数据集）

一.注意事项

1.本文主要是引用大佬的文章（侵权请联系，马上删除），做的工作为简单补充

二.正文

1.大体流程按照

准备：【简单易懂，一看就会】yolov5保姆级环境搭建_哔哩哔哩_bilibili

主要过程：【一看就懂，一学就会】yolov5保姆级打标签、训练+识别教程_哔哩哔哩_bilibili

2.准备中用到的指令

设置环境变量 ：D:\ProgramData\miniconda3\condabin\conda.bat 

更新 pip ：python -m pip install --upgrade pip 

创建虚拟环境： conda create -n yolov5

激活虚拟环境： conda activate yolov5

切换到yolov5目录 cd 

安装组件 pip install -r requirements.txt 

安装标签工具 pip install labelimg 

 pip 清华源 -i Simple Index

 python train.py --data my_data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --epoch 1000-- ba 

 python val.py -- data my_data.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img 640

 python detect.py --source data/images --weights runs/train/exp/weights/best.pt

(注意：若无法正常运行则可能空格出问题)

3.注意事项

①minconda与anaconda都可以运行

②python版本可以不一样（eg:3.9）

③labelimg与labelme不一样，请按照视频来

4.结果式样

三.小结

YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。与以往的版本相比，YOLOv5具有更快的速度和更高的准确性。它采用了一种基于PyTorch的模块化架构，可以轻松地进行训练和部署。YOLOv5是一个开源项目，它在各种场景下都取得了很好的效果，包括物体检测、行人检测、车辆检测等。

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