yolo5+ubantu22.04训练模型
时间: 2025-02-16 13:17:05 浏览: 53
YOLO5(You Only Look Once)是一种实时目标检测算法,它结合了深度学习的高效性和速度。要在Ubuntu 22.04系统上使用YOLO5训练模型,你需要遵循以下步骤:
1. **环境配置**:
- 安装必要的软件包,如CUDA、cuDNN、Python依赖(TensorFlow或PyTorch)、以及YOLO5库(例如GitHub上的darknet_yolov5分支)。
- 更新系统和安装必要的开发工具:`sudo apt update && sudo apt install build-essential cmake git`.
2. **下载预训练权重**:
- 如果你想要从头开始训练,可以从官网下载预训练权重,如`yolov5s.yaml`或`yolov5x.yaml`。
3. **准备数据集**:
- YOLO5需要标注好的图像数据集。将数据集分为训练集、验证集和测试集,并转换成YOLO5所需的`.txt`格式。
4. **训练脚本**:
- 使用暗网(Darknet)提供的`train.py`脚本来运行训练过程,命令类似于:
```
python train.py --cfg yolov5s.yaml --data /path/to/your/dataset --weights yolov5s.pt --batch 8 --epochs 100
```
这里的`/path/to/your/dataset`替换为你的数据集路径。
5. **调整超参数**:
根据你的硬件性能和任务需求,可能需要调整训练的批量大小、迭代次数等参数。
6. **检查日志**:
训练过程中注意观察log文件,记录损失函数的变化情况和模型的精度。
7. **保存和评估**:
每次迭代结束后,可以选择保存最好的模型权重。通过`test.py`脚本对新模型进行验证或预测。
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