深度学习项目十六:根据训练好的权重文件推理图片--YOLO系列

文章目录

  • 根据训练好的权重文件推理图片--YOLO系列
  • 一、自己构建YOLOv5推理代码
    • 1.1 对数据集进行模型训练
    • 1.2 对数据集进行模型推理检测
    • 1.3 自己编写推理函数
      • 1.3.1 针对单张进行推理
      • 1.3.2 针对文件夹下的图片进行推理
  • 二、自己构建YOLOv8推理代码
    • 2.1 对数据集进行模型训练
    • 2.2 对数据集进行模型推理检测
    • 2.3 自己编写推理函数
      • 2.3.1 针对单张进行推理
      • 2.3.2 针对文件夹下的图片进行推理

根据训练好的权重文件推理图片–YOLO系列

一、自己构建YOLOv5推理代码

1.1 对数据集进行模型训练

在对模型进行训练时运行train.py脚本文件,但是需要配置以下文件:

  • 数据集配置文件 --data oil.yaml, 以我的为例,数据集配置文件oil.yaml文件在文件夹data下,主要内容如下:
  • 在这里插入图片描述
  • 网络结构配置文件–cfg yolov5s.yaml, 以我的为例,网络结构配置文件yolov5s.yaml文件在文件夹models下,主要内容如下:(主要修改nc的值,与 oil.yaml中的nc的值保持一致)
    在这里插入图片描述
  • 网络权重配置文件–weights weight/yolov5s.pt, 以我的为例,网络权重配置文件yolov5s.pt文件在文件夹weight下,可从官网下载预训练权重。

模型训练代码,可采用终端命令行的方式进行。

python train

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