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YOLOv5入门 | 环境配置模型训练完整教程（研0小白必备，手把手教学）_yolov5 入门

作者：天景科技苑 | 2024-07-25 05:38:06

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yolov5 入门

在深度学习目标检测领域，YOLOv5成为了备受关注的模型之一。在训练过程中，正确的环境配置和有效的模型训练至关重要。本文将手把手教学如何进行YOLOv5的环境配置和模型训练，以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。

我们将重点讨论以下内容：

1. YOLOv5的环境配置：包括安装必要的软件和库、配置GPU环境以加速训练、设置Python环境等方面。
2. 数据准备与预处理：如何准备训练数据集，并进行必要的预处理，以确保模型训练的有效性和准确性。

1. 环境配置

首先我们在电脑上安装好Anaconda，安装教程：Anaconda安装过程-CSDN博客

安装好以后打开 

然后输入命令

​conda create -n name python==3.8  # 创建环境， name是可以替换的，随便起名，这个名字是你的环境名称

出现

输入 Y，开始下载python和一些基础的包

 然后激活环境

conda activate name # 其中name是你上面创建环境的名称
激活以后前面的名称变为name

然后切换到你下载的yolov5的目录下面

输入命令 

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ -r requirements.txt

为了下载速度快，我这里用了清华源，当然，也可以换成阿里源

https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

 出现这个画面即说明环境安装成功

2. 数据准备

理论上现在就可以训练模型了，但是呢因为pytorch的版本问题，在yolov5-6.1中会有一个报错的问题，如果你的报错了，可以参考我之前写过的文章进行处理

解决Yolov5的RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type long int 问题_yolov5 runtimeerror: result type float can't be ca-CSDN博客

修改后就可以训练模型了，但默认的以coco数据集为例进行训练，这个可以看训练脚本train.py的参数设置

  1. def parse_opt(known=False):
  2.     parser = argparse.ArgumentParser()
  3.     parser.add_argument('--weights', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='initial weights path')
  4.     parser.add_argument('--cfg', type=str, default='', help='model.yaml path')
  5.     parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='dataset.yaml path')
  6.     parser.add_argument('--hyp', type=str, default=ROOT / 'data/hyps/hyp.scratch-low.yaml', help='hyperparameters path')
  7.     parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300)
  8.     parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs, -1 for autobatch')
  9.     parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', type=int, default=640, help='train, val image size (pixels)')
  10.     parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training')
  11.     parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=False, help='resume most recent training')
  12.     parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')
  13.     parser.add_argument('--noval', action='store_true', help='only validate final epoch')
  14.     parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable AutoAnchor')
  15.     parser.add_argument('--evolve', type=int, nargs='?', const=300, help='evolve hyperparameters for x generations')
  16.     parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket')
  17.     parser.add_argument('--cache', type=str, nargs='?', const='ram', help='--cache images in "ram" (default) or "disk"')
  18.     parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training')
  19.     parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
  20.     parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%')
  21.     parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class')
  22.     parser.add_argument('--optimizer', type=str, choices=['SGD', 'Adam', 'AdamW'], default='SGD', help='optimizer')
  23.     parser.add_argument('--sync-bn', action='store_true', help='use SyncBatchNorm, only available in DDP mode')
  24.     parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='max dataloader workers (per RANK in DDP mode)')
  25.     parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/train', help='save to project/name')
  26.     parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name')
  27.     parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
  28.     parser.add_argument('--quad', action='store_true', help='quad dataloader')
  29.     parser.add_argument('--cos-lr', action='store_true', help='cosine LR scheduler')
  30.     parser.add_argument('--label-smoothing', type=float, default=0.0, help='Label smoothing epsilon')
  31.     parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='EarlyStopping patience (epochs without improvement)')
  32.     parser.add_argument('--freeze', nargs='+', type=int, default=[0], help='Freeze layers: backbone=10, first3=0 1 2')
  33.     parser.add_argument('--save-period', type=int, default=-1, help='Save checkpoint every x epochs (disabled if < 1)')
  34.     parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='DDP parameter, do not modify')
  35.  
  36.     # Weights & Biases arguments
  37.     parser.add_argument('--entity', default=None, help='W&B: Entity')
  38.     parser.add_argument('--upload_dataset', nargs='?', const=True, default=False, help='W&B: Upload data, "val" option')
  39.     parser.add_argument('--bbox_interval', type=int, default=-1, help='W&B: Set bounding-box image logging interval')
  40.     parser.add_argument('--artifact_alias', type=str, default='latest', help='W&B: Version of dataset artifact to use')

 其中参数data是指定的使用的数据集

接下来我们看下coco128.yaml文件里的内容

  1. # YOLOv5 
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