- 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客
- 🍖 原作者：K同学啊
学习的整体安排：
①跑通官方代码
②训练自己的数据集
③代码解析
④理论知识学习
学习预期：可以独立进行代码优化实验
一、前言
YOLO系列：目前最热门的目标检测算法
YOLO目前已经更新到了YOLOv12
TensorFlow与Pytorch区别：
- TensorFlow：更倾向于工程人员，落地比较好
- Pytorch：比较倾向于研究人员，前言算法用的比较多
YOLOv5分为YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5X四个版本
本学习用YOLOv5s
二、下载源码
1.安装需要的环境
安装环境依赖包：进入项目文件在文件地址栏中直接输入“cmd”，打开“cmd”后输入：pip install -r requirements.txt
如何打开cmd命令行：
操作截图：
三、运行代码
需要的环境：
python>=3.6.0
pytorch>=1.7
所有数据：
来自训练营
以同样方法打开“cmd”，输入命令：python path/to/detect.py --source path/to/img.jpg --weights yolov5s.pt --img 640
【注】需要将图片路径替换成自己的，使用的是官方已经帮忙训练好的模型
如：python detect.py --source data\images\zidane.jpg --weights yolov5s.pt --img 640
操作截图：
到运行文件夹中查看检测结果：
四、视频检测
同样方式打开“cmd”输入：python detect.py --source data\MyVideo_2.mp4
得到如下结果：
五、总结
1.在第三部分的时候可能遇到两个问题，
第一，TimeoutError：[WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或者连接的主机没有反应，连接尝试失败。
第二，TypeError：unlink（） got an unexpected keyword argument 'missing_ok'
原因：网络问题，缺少yolov5s.pt文件
解决方法：多试几次/将yolov5s.pt放到项目主目录下就可以
2.YOLO作为广泛应用的算法，值得好好学习。
