Yolov10训练,转化onnx,推理

yolov10对于大目标的效果好,小目标不好

一、如果你训练过yolov5,yolov8,的话那么你可以直接用之前的环境就行

目录

一、如果你训练过yolov5,yolov8,的话那么你可以直接用之前的环境就行

二、配置好后就可以配置文件了

三、然后开始训练

推理图片

转化onnx模型


具体你可以看我另一篇的文章,yolov5-7.0实现训练推理以及C#部署onnx-CSDN博客

我这是配置的cuda 调用GPU的版本,下载可以再我的博文里下载

cuda各个版本的Pytorch下载网页版,模型转化工具,免费gpt链接_cuda国内镜像下载网站-CSDN博客

安装的教程可以直接再网上搜索既可以了

二、配置好后就可以配置文件了

下载源码 GitHub - THU-MIG/yolov10: YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection

建议你手动下载预训练模型,和在命令行中运行训练,因为你用右键run有可能直接下载 v8的预训练模型。

下载预训练模型 Https://github.com/jameslahm/yolov10/releases/download/v1.0/yolov10s.pt

最小模型是N 最大模型是X 区别就是,越小的就越快,精度相对的会低一点点,越大的就越慢,精度会高一点,建议用S和M的比较中和,设备不行的就用N

用labelimg标注后这种放,和yolov5一样,coco数据集

然后再目录中创建一个data文件夹,再其中创建一个data.yaml的文件

然后配置数据集读取路径

三、然后开始训练

你可以在目录中创建三个文件,detect.py,export.py,train.py文件像这样

填入代码

train.py

python 复制代码
from ultralytics import YOLOv10

model_yaml_path = "ultralytics/cfg/models/v10/yolov10s.yaml"
#数据集配置文件
data_yaml_path = 'data/data.yaml'
#预训练模型
pre_model_name = 'yolov10s.pt'

if __name__ == '__main__':
    #加载预训练模型
    model = YOLOv10(model_yaml_path).load(pre_model_name)
    #训练模型
    results = model.train(data=data_yaml_path,
                          epochs=150,
                          batch=4,
                          name='train/exp')

打开v10算法代码文件夹的根目录 在路径中写cmd回车

进入这里,查看你的环境

用代码

python 复制代码
conda activate 你的环境名

然后就进入了

直接运行 --cache 是用你的磁盘跑,如果电脑不牛逼 加上这个 可以提升速度

python 复制代码
python train.py --cache

然后就可以运行了

四、推理图片

打开刚刚创建的detect.py文件 添加代码 就可以推理了

python 复制代码
from ultralytics import YOLOv10

import torch
if  torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
else:
    raise Exception("CUDA is not")

model_path = r"H:\\DL\\yolov10-main\\runs\\detect\\train\\exp\\weights\\best.pt"
model = YOLOv10(model_path)
results = model(source=r'H:\DL\yolov10-main\dataDakeset\CCD_dataBlue25\test',
                name='predict/exp',
                conf=0.45,
                save=True,
                device='0'
                )

五、转化onnx模型

打开刚刚创建的export.py 文件 添加代码,转哪中模型直接替换onnx就行

python 复制代码
from ultralytics import YOLOv10
model=YOLOv10("H:\\DL\\yolov10-main\\runs\\detect\\train\\exp\\weights\\best.pt")

model.export(format='onnx')
# help='torchscript, onnx, openvino, engine, coreml, saved_model, pb, tflite, edgetpu, tfjs, paddle'

自此yolov10python的训练推理转化流程全部结束,有问题可以评论区问或者私信

相关推荐
IT古董26 分钟前
【机器学习】机器学习的基本分类-强化学习-策略梯度(Policy Gradient,PG)
人工智能·机器学习·分类
centurysee27 分钟前
【最佳实践】Anthropic:Agentic系统实践案例
人工智能
mahuifa27 分钟前
混合开发环境---使用编程AI辅助开发Qt
人工智能·vscode·qt·qtcreator·编程ai
四口鲸鱼爱吃盐29 分钟前
Pytorch | 从零构建GoogleNet对CIFAR10进行分类
人工智能·pytorch·分类
蓝天星空42 分钟前
Python调用open ai接口
人工智能·python
睡觉狂魔er43 分钟前
自动驾驶控制与规划——Project 3: LQR车辆横向控制
人工智能·机器学习·自动驾驶
scan7241 小时前
LILAC采样算法
人工智能·算法·机器学习
leaf_leaves_leaf1 小时前
win11用一条命令给anaconda环境安装GPU版本pytorch,并检查是否为GPU版本
人工智能·pytorch·python
夜雨飘零11 小时前
基于Pytorch实现的说话人日志(说话人分离)
人工智能·pytorch·python·声纹识别·说话人分离·说话人日志
爱喝热水的呀哈喽1 小时前
《机器学习》支持向量机
人工智能·决策树·机器学习