目标检测 YOLOv5-7.0 详细调试&自制数据集实战

一、项目介绍及环境配置
二、如何利用YOLOv5进行预测（detect.py）
- （一）main函数中参数的解读
- （二）小技巧
- - [（1）网络模型下载的太慢/直接下载失败，怎么办？](#（1）网络模型下载的太慢/直接下载失败，怎么办？)
  - （2）图例
三、如何训练YOLOv5神经网络（train.py）
四、如何训练与制作自己的数据集
- （一）常见的几种情况
- （二）实操演练
- - （1）数据集的获取
  - （2）人工/半人工标注
  - （3）创建标准化目录
  - [（4）创建 - - data 数据集参数](#（4）创建 - - data 数据集参数)
  - （5）训练模型检验
- （三）注意事项

一、项目介绍及环境配置

（一）项目解读

（二）版本选择

v1.0版本写的代码最为简单核心，后面越来越复杂，这是一个项目从想象到成熟必经的过程。高版本的看不懂，可优先去读低版本的

.pt(.pth)文件：Pytorch中常用的文件扩展名，用于保存和加载模型的权重或整个模型的状态

（三）环境配置

解压完压缩包，在Pycharm中打开项目后，进行Python解释器的配置

注：最好一个项目一个环境！！！不然之后很容易依赖冲突！！！别问我是怎么知道的 🤕

安装项目中需要用到的库

如果作者提供requirments.txt文件
可利用PyCharm自带的智能提示进行安装，或者利用pip install -r requirments.txt 指令输入终端进行安装

如果作者没有提供requirments.txt文件
根据运行报错信息，百度，手动安装缺少的库

二、如何利用YOLOv5进行预测（detect.py）

（一）main函数中参数的解读

（二）小技巧

（1）网络模型下载的太慢/直接下载失败，怎么办？

A：可以先在GitHub上下下来之后，再复制到当前文件夹（根目录）底下

Step1：Ctrl+C 暂停

Step2：找到项目的Release

Step3：往下翻，找到想要的模型，下载下来

Step4：粘贴到文件夹中

（2）图例

resize的原理
--iou-thres
iou达到某个阈值后，从下面多个框中选一个最适合的

参数解析
设置固定参数配置的位置

三、如何训练YOLOv5神经网络（train.py）

（一）本地上训练

（1）main函数中参数的解读

（2）可选参数

（3）训练生成文件的解读

（二）免费云端GPU上训练

（1）进入云端

（2）上传我们的项目

（3）解压缩

（三）运行时的常见报错&解决方法

（1）attributeerror: 'FreeTypeFont' object has no attribute 'getsize'

这是因为安装了新版本的 Pillow10 删除了 getsize 功能

最容易想到的方法就是降级，降级到 Pillow 9.5 的确可以解决该问题，但有可能会造成其他库的依赖冲突。
我们这里讲另外一个方法：
因为 getsize 方法将在 Pillow10 中被 getbbox 或 getlength 代替
所以我们可以在 utils / plots.py 文件的第 91 行，找到 w, h = self.font.getsize(label) ，把他替换成 x, y, w, h = self.font.getbbox(label) ，就可以解决问题。

（2）requests.exceptions.ConnectionError: HTTPSConnectionPool(host='drive.google.com', port=443): Max retries exceeded with url: /uc?id=1Kkx2zW89jq_NETu4u42CFZTMVD5Hwm6e (Caused by NewConnectionError('<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x000001A5052AE640>: Failed to establish a new connection: [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。'))