【源码】基于PyTorch的YOLOv5目标检测系统

项目简介

本项目借助PyTorch框架实现了YOLOv5目标检测系统。YOLOv5作为高效的目标检测算法，能在实时场景下迅速且精准地检测出图像里的多个目标。项目提供了完整的训练、预测与评估流程，支持利用自定义数据集开展训练并评估模型性能。

项目的主要特性和功能

1. 高性能目标检测：基于YOLOv5算法，可在实时场景高效检测图像中的多个目标。
2. 多模型支持：支持YOLOv5不同规模模型，如YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，用户可按需选择。
3. 自定义数据集训练：允许使用自定义数据集训练模型，以满足特定类别目标检测需求。
4. 模型评估：提供详细评估功能，能计算平均精度（mAP）并绘制性能曲线。
5. 多种预测模式：支持单张图片预测、视频检测、FPS测试、目录遍历检测等。
6. 混合精度训练：支持混合精度训练，减少显存占用，加快训练进程。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保已安装以下依赖： - Python 3.x - PyTorch 1.2.0 - CUDA（若使用GPU）

2. 下载项目源码

从指定渠道下载本项目的源码文件。

3. 数据集准备

• 下载VOC数据集或准备自己的数据集。
• 将数据集解压到项目根目录下。

4. 模型训练

• 修改train.py中的参数，如数据集路径、模型架构、学习率等。
• 运行train.py开始训练。

5. 模型预测

• 修改predict.py中的参数，如模型路径、类别路径等。
• 运行predict.py进行目标检测。

6. 模型评估

• 修改get_map.py中的参数，如模型路径、类别路径等。
• 运行get_map.py计算模型的平均精度（mAP）。

按照以上步骤，即可快速上手本项目，进行目标检测模型的训练、预测和评估。

下载地址

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