目标检测yolo算法

yolov5s:

从github官网下载yolov5的算法之后,配置好环境(pycharm安装包-CSDN博客),再下载权重文件,比如默认的yolov5s.pt

运行当前文件(detect.py),就能看到exp文件夹中的结果

也可以自定义参数运行:

train.py和detect.py文件同时使用(训练自己的数据集)

先运行train.py(上面一行命令) 将其中的data.yaml(可自定义名字)中训练、验证的路径改成自己的数据库文件夹,权重文件看要求可大可小;

训练完之后生成best.pt和last.pt文件,

运行下面一行,导入检测图像和刚刚训练好的best.pt文件即可

yolov11:

常见虚拟环境、激活虚拟环境、下载torch、下载ultralytics:

直接下载出错:由于清华镜像源 (https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn) 返回了 HTTP 403 Forbidden,可能是镜像源暂时不可用或访问受限;

解决方法:pip install ultralytics --index-url https://pypi.org/simple

配置完成,切换成yolov11环境:

测试:

测试代码:(提前下载号yolo11n.pt或者别的pt文件)

python 复制代码
from ultralytics import YOLO

# 自动下载模型并推理(首次运行会下载yolov11n.pt)
model = YOLO('yolo11n.pt')
results = model.predict(r'C:\Users\18211\Desktop\ultralytics-main11\ultralytics-main\ultralytics\assets\bus.jpg')
results[0].show()  # 显示检测结果

结果:输出bus检测的图片

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