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利用 Google Colab 轻松训练 YOLOv5 模型

人工智能

前言

YOLOv5 是一个高效且准确的目标检测模型，它以其出色的性能和易用性而著称。如果你想训练自己的 YOLOv5 模型，却苦于没有强大的本地 GPU，那么 Google Colab 将是一个不错的选择。Colab 是一个由 Google 提供的免费云端 Jupyter 笔记本环境，它配备了强大的 GPU 资源，可以让你轻松训练各种深度学习模型。

准备工作

在开始训练之前，你需要先准备一些东西：

  • 一个 Google 账号
  • 一个 GitHub 账号
  • 一个 Colab 账号

如果你还没有这些账号，请先注册。

在 Colab 上设置 YOLOv5 环境

  1. 打开 Colab 并创建一个新的笔记本。
  2. 在笔记本中，运行以下命令安装 YOLOv5：
!pip install yolov5
  1. 安装完成后，运行以下命令克隆 YOLOv5 的 GitHub 仓库：
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
  1. 进入 YOLOv5 仓库目录：
%cd yolov5

训练 YOLOv5 模型

  1. 首先，你需要准备一个训练数据集。你可以从网上下载现成的数据集，也可以自己收集数据。
  2. 将训练数据集上传到 Colab。
  3. 运行以下命令开始训练 YOLOv5 模型：
!python train.py --data /path/to/your/dataset --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 16 --epochs 100

其中，--data 参数指定训练数据集的路径，--weights 参数指定预训练权重的路径，--img 参数指定输入图像的大小，--batch 参数指定训练时的批次大小，--epochs 参数指定训练的轮数。

评估 YOLOv5 模型

训练完成后，你可以使用以下命令评估 YOLOv5 模型的性能：

!python val.py --data /path/to/your/dataset --weights /path/to/your/weights

其中，--data 参数指定验证数据集的路径，--weights 参数指定训练好的模型权重的路径。

部署 YOLOv5 模型

训练并评估好 YOLOv5 模型后，你就可以将其部署到生产环境中使用了。你可以将模型导出为 ONNX 或 TensorFlow SavedModel 格式，然后将其部署到服务器或嵌入式设备上。

结论

通过本篇文章，你已经学会了如何在 Google Colab 上训练 YOLOv5 模型。如果你想了解更多关于 YOLOv5 的信息，可以参考 YOLOv5 的官方文档。