一、开发环境
- Windows 10
- PyCharm 2021.3.2
- Python 3.7
- PyTorch 1.7.0
二、制作交通标志数据集,如下图


三、配置好数据集的地址,然后开始训练

python
python train.py --data traffic_data.yaml --cfg traffic_yolov5s.yaml --weights pretrained/yolov5s.pt --epoch 100 --batch-size 4

四、训练完成后进行推理预测,效果如图


五、完整源码、数据集和模型文件下载
链接:https://pan.baidu.com/s/111wLXWLckTfrHIEGZyXeqA?pwd=w5q6
提取码:w5q6