【源码】基于Python框架的YOLOv5目标检测模型训练与验证系统

项目简介

本系统基于Python构建，围绕YOLOv5目标检测模型展开。具备完整的训练流程，涵盖数据预处理、模型训练、验证以及结果可视化。同时，系统提供REST API用于在线目标检测，还支持使用Weights & Biases（wandb）进行实验管理和结果跟踪。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：可从COCO、PASCAL VOC等标准数据集加载图像与标签数据，也支持自定义数据集。
2. 模型训练：采用YOLOv5模型进行目标检测训练，支持分布式训练，能自定义训练参数与优化器设置。
3. 模型验证：训练期间，定期用验证数据集评估模型，记录性能指标。
4. 结果可视化：借助TensorBoard和wandb等工具，实时跟踪并可视化训练过程，展示损失函数、精度、召回率等指标变化。
5. REST API支持：利用Flask框架实现REST API，用于在线目标检测，用户发送图像文件即可获取检测结果。
6. Weights & Biases集成：支持使用wandb进行实验管理和结果跟踪，记录训练过程、数据集、模型及预测结果等信息。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：安装PyTorch、Flask、wandb等必要库。
2. 配置环境：依据项目需求，配置环境变量和依赖库版本。
3. 数据准备：准备训练和验证数据集，按YOLOv5数据格式组织数据。
4. 训练模型：运行训练脚本，配置训练参数，启动模型训练。
5. 验证模型：训练时定期验证模型性能，查看训练过程可视化结果。
6. 使用API进行在线检测：通过Flask API进行在线目标检测，发送图像请求获取检测结果。
7. 使用wandb进行实验管理：配置wandb，开启实验并记录训练过程和结果。

注意：上述步骤假定用户已下载项目源码文件，且安装了所有必要依赖库。实际使用中，可能需根据项目具体需求进行环境配置和代码修改。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】