使用使用自己的数据训练的 yolov5 模型在 google colab 上进行对象检测

这是对上一篇文章的补充。这是一种检查在 google colab 上运行使用自己数据训练的 yolov5 模型的操作的方法。↓上一篇根据自己的数据在 GooglebColab 上训练 yolov5 模型并在本地运行

由于原来的yolov5模型是在colab上运行的,所以不需要搭建环境,但是不支持网络摄像头的实时检测

下载训练好的模型 xxxpt.file

转到您的下载文件夹并重命名它。

last.pt → 20220815_last.pt 等 改成你容易理解的(不要使用双字节字符,不要使用空格)

去github

从左上角的 Open in Colab 移动到 google colab(需要 google 帐户)

运行前两个单元格并检查是否检测到齐达内

上传加权pt文件

直接在yolov5文件夹下上传20220815_last.pt(把文件放到左下角就行了,google colab连接断开后上传的文件会被删除)

上传您要检测的图像(视频)

将要检测的视频上传到文件夹 yolov5/data/images后期视频文件名简单但安全

在 detect.py 单元格中重写并执行 --source --weight
!python detect.py --source /content/yolov5/data/images/ocd.MP4 
--weights /content/yolov5/20220815_last.pt 
--conf 0.3

重写这个

!python detect.py --source /content/yolov5/data/images/アップロードしたファイル名.MP4 
--weights /content/yolov5/アップロードした訓練済みファイル名.pt 
--conf 0.3

执行单元 检测开始!

yolov5/runs/detect/exp xx(如果多次检测,←xx是第xx个数字)由于已创建 mp4 文件(用于视频)右键单击下载

 

原创声明:本文系作者授权爱码网发表,未经许可,不得转载;

原文地址:https://www.likecs.com/show-308623647.html

28人参与, 0条评论 登录后显示评论回复

你需要登录后才能评论 登录/ 注册