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[开发工具]刚开始接触YOLO,记录一下Windows系统下载yolov5与初步进行训练的过程 |
一、下载pycharm、anaconda 与yolov5。 第一步:下载pycharm 、 anaconda pycharm:Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains 下载社区版可以免费使用,下载专业版有一个月的试用期(可以上网破解) anaconda: 第二步:利用anaconda搭建python环境。 打开anaconda prompt(anaconda 3) 输入 conda create -n yolov5 python 环境搭建完成后 进入环境: conda activate yolov5 (下载相应资源,也可在pycharm中进行下载资源操作,详见下文) 第三步:下载YOLOv5源文件 yolov5源文件下载: mirrors / ultralytics / yolov5 · CODE CHINA 第四步:进入pycharm ,配置解释器 打开yolov5文件后,点击pycharm窗口右下角 ?在选项中选择解释器设置, 点击全部显示。 进入界面后点击左上角+,添加前面搭建的环境。 第五步:进入pycharm,在终端下载安装所需要的资源 提醒:应当先进入yolov5所在文件夹? : cd ./yolov5/yolov5-master 在终端输入: pip install -r requirements.txt pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt ?至此,环境搭建完成。 第三步:运行程序。 打开utils文件夹中,detect.py文件,运行该文件。 运行结束后,runs-》detect-》exp文件夹中储存了程序运行结果。 ? ?至此,YOLOv5初步使用结束。 若想添加自己想要识别的图片,将jpg图片存储至data-》images文件夹中即可。 若想识别视频及将MP4文件放入同一文件夹。 ?二、训练coco训练集。 第一步:打开train.py文件并运行。此时pycharm会自行下载相应资源 若下载失败,则点击运行框中提供网址进行下载。 ?第二步:训练集下载结束后再次运行train,此时可能出现无法正常训练的现象。 ?则有以下操作: 建立测试文件,测试GPU是否可用。(若没有GPU也可用CPU训练,但速度很慢) 若gpu输出结果为TRUE则可用 若输出为FLASE则输入: pip uninstall torch pip uninstall torchvision 卸载当前torch 进入?Previous PyTorch Versions | PyTorch? ?,选择自身系统基CUDA对应的pip指令。 ? ?下载完成后,再次测试结果为TURE则可开始训练。 三、遇到的BUG 1、pycharm OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作。 ①可通过重启缓解 ②打开查看高级系统设置 ?高级——设置——高级——设置 更改D盘分页文件大小(更改后记得点设置) 并改小train文件中的batch—size值 2、Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) 速度过慢导致下载失败。 在pip命令后加上: -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com速度飞快。 3、RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution 减小batch_size 四、训练自己的训练集 需要另外下载软件对图片进行标注,暂时还未进行。 五、拓展——连接手机摄像头并进行目标检测。 第一步:在手机上下载APP “IP摄像头” 选择最下端打开IP摄像头服务器。 点击分享按钮查看局域网IP地址 第二步:在pycharm输入:?python detect.py --source http://admin:admin@xxx.xxx.xxx.xxx:xxxx 此时可以通过电脑屏幕看到对手机摄像头的内容的目标检测 |
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