手把手教你使用yolov5
时间: 2025-04-20 16:37:47 浏览: 38
### YOLOv5 使用教程
#### 安装依赖库
为了能够顺利运行YOLOv5,需要安装一系列必要的Python包。通常情况下,在命令行环境中执行如下指令可以完成环境搭建:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
此文件包含了所有YOLOv5正常工作所需的第三方库列表[^1]。
#### 下载预训练模型
官方提供了不同大小版本的YOLOv5模型供使用者下载,这些模型已经在COCO数据集上进行了充分训练。对于希望快速测试或应用YOLOv5的对象检测功能而言,可以直接加载预训练权重而无需重新训练整个网络结构。具体操作可以通过访问GitHub仓库中的`models/`目录找到对应的`.pt`文件并下载。
#### 加载与推理
一旦完成了上述准备工作之后,就可以编写简单的脚本来调用YOLOv5进行图像识别任务了。下面给出了一段用于加载指定型号(例如YOLOv5s)并对单张图片实施预测过程的基础代码片段:
```python
import torch
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
# Load model
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
# Inference on an image file.
results = model('zidane.jpg')
# Show results
plt.imshow(results.render()[0])
plt.show()
```
这段程序首先通过PyTorch Hub接口获取到了YOLOv5系列下的小型版(`yolov5s`)实例对象;接着针对名为`zidane.jpg`的一幅静态图象开展了目标定位分析;最后利用Matplotlib工具箱展示出了带有标注框的结果视图。
#### 自定义数据集训练
如果想要让YOLOv5学会辨识新的物体种类,则需准备相应的标记样本集合,并按照特定格式整理成适合框架读取的形式。一般来讲,这涉及到创建配置文档、调整超参数设定以及启动多轮次迭代优化流程等一系列较为复杂的环节。不过得益于项目组精心编写的指南文档和支持社区的存在,即便初次接触深度学习算法的新手也能够在较短时间内掌握这套方法论的核心要义。
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