beautifulmeercat934
New member
### Cách đào tạo mô hình phát hiện đối tượng Yolov5 trong C ++
[Liên kết đến bài viết tham khảo]
Yolov5 là một mô hình phát hiện đối tượng tiên tiến có thể được sử dụng để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh và video.Nó là nhanh, chính xác và dễ sử dụng.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách đào tạo mô hình Yolov5 trong C ++.
## Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một máy tính có GPU (tốt nhất là NVIDIA)
* [Thư viện Yolov5] (GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5
in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite)
* Trình biên dịch C ++
* Một trình soạn thảo văn bản
## Bắt đầu
Đầu tiên, nhân bản kho Yolov5 vào máy tính của bạn.
`` `
Git Clone GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
`` `
Tiếp theo, thay đổi thư mục thành thư mục `yolov5`.
`` `
CD Yolov5
`` `
## Đào tạo mô hình
Để đào tạo mô hình, bạn sẽ cần tạo một tệp `.yaml` chỉ định các tham số đào tạo.Ví dụ: tệp `.yaml` sau đây chỉ định các tham số để đào tạo mô hình yolov5 trên [bộ dữ liệu coco] (COCO - Common Objects in Context):
`` `
# Bộ dữ liệu Coco
Bộ dữ liệu:
Tên: Coco
# Đường dẫn đến thư mục bộ dữ liệu Coco
Đường dẫn: Dữ liệu/Coco/
# Số lượng lớp trong bộ dữ liệu
Num_Classes: 80
# Kiến trúc mô hình
người mẫu:
# Tên của kiến trúc mô hình
Tên: Yolov5s
# Số lượng kỷ nguyên đào tạo
Epochs: 300
# Tỷ lệ học
Learning_rate: 0,0001
# Khả năng giảm cân
Trọng lượng_Decay: 0,0005
# Tối ưu hóa
Trình tối ưu hóa:
# Tên của trình tối ưu hóa
Tên: Adam
# Lập lịch tỷ lệ học tập
lr_scheduler: cosin
# Sự suy luận
sự suy luận:
# Ngưỡng tin cậy để phát hiện đối tượng
CIHMITE_THRESHOLD: 0,5
# Ngưỡng NMS để phát hiện đối tượng
NMS_THRESHOLD: 0,45
# Xuất khẩu
xuất khẩu:
# Đường dẫn đến thư mục đầu ra
Đường dẫn: đầu ra/
`` `
Khi bạn đã tạo tệp `.yaml`, bạn có thể đào tạo mô hình bằng lệnh sau:
`` `
Python Train.py - -config [Path to .yaml File]
`` `
Quá trình đào tạo sẽ mất vài giờ, tùy thuộc vào kích thước của bộ dữ liệu và số lượng các kỷ nguyên đào tạo.
## Kiểm tra mô hình
Khi mô hình đã được đào tạo, bạn có thể kiểm tra nó trên bộ dữ liệu kiểm tra.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
python test.py -config [path to .yaml file] -weights [đường dẫn đến mô hình được đào tạo]
`` `
Kết quả kiểm tra sẽ được lưu vào tệp `.txt`.
## sử dụng mô hình
Khi mô hình đã được đào tạo và thử nghiệm, bạn có thể sử dụng nó để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh và video.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
Python Detect.py - -config [Path to .yaml File] -Weights [Đường dẫn đến mô hình được đào tạo] --Image [Path to Image]
`` `
Đầu ra của lệnh sẽ là một hình ảnh với các đối tượng được phát hiện được tô sáng.
## Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách đào tạo mô hình phát hiện đối tượng Yolov5 trong C ++.Chúng tôi hy vọng bạn tìm thấy hướng dẫn này hữu ích.Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi, xin vui lòng hỏi trong các ý kiến dưới đây.
### hashtags
* #object phát hiện
* #Yolov5
* #C ++
* #Học kĩ càng
* #tầm nhìn máy tính
=======================================
### How to Train YOLOv5 Object Detection Model in C++
[Link to reference article]
YOLOv5 is a state-of-the-art object detection model that can be used to detect objects in images and videos. It is fast, accurate, and easy to use. In this tutorial, we will show you how to train a YOLOv5 model in C++.
## Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A computer with a GPU (preferably NVIDIA)
* The [YOLOv5 library](https://github.com/ultralytics/yolov5)
* A C++ compiler
* A text editor
## Getting Started
First, clone the YOLOv5 repository to your computer.
```
git clone GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
```
Next, change directory into the `yolov5` directory.
```
cd yolov5
```
## Training the Model
To train the model, you will need to create a `.yaml` file that specifies the training parameters. For example, the following `.yaml` file specifies the parameters for training a YOLOv5 model on the [COCO dataset](https://cocodataset.org/):
```
# COCO dataset
dataset:
name: coco
# Path to the COCO dataset directory
path: data/coco/
# Number of classes in the dataset
num_classes: 80
# Model architecture
model:
# Name of the model architecture
name: yolov5s
# Number of training epochs
epochs: 300
# Learning rate
learning_rate: 0.0001
# Weight decay
weight_decay: 0.0005
# Optimizer
optimizer:
# Name of the optimizer
name: adam
# Learning rate scheduler
lr_scheduler: cosine
# Inference
inference:
# Confidence threshold for object detection
confidence_threshold: 0.5
# NMS threshold for object detection
nms_threshold: 0.45
# Export
export:
# Path to the output directory
path: outputs/
```
Once you have created the `.yaml` file, you can train the model using the following command:
```
python train.py --config [path to .yaml file]
```
The training process will take several hours, depending on the size of the dataset and the number of training epochs.
## Testing the Model
Once the model has been trained, you can test it on a test dataset. To do this, you can use the following command:
```
python test.py --config [path to .yaml file] --weights [path to trained model]
```
The test results will be saved to a `.txt` file.
## Using the Model
Once the model has been trained and tested, you can use it to detect objects in images and videos. To do this, you can use the following command:
```
python detect.py --config [path to .yaml file] --weights [path to trained model] --image [path to image]
```
The output of the command will be an image with the detected objects highlighted.
## Conclusion
In this tutorial, we showed you how to train a YOLOv5 object detection model in C++. We hope you found this tutorial helpful. If you have any questions, please feel free to ask in the comments below.
### Hashtags
* #object detection
* #Yolov5
* #C++
* #deep learning
* #computer vision
[Liên kết đến bài viết tham khảo]
Yolov5 là một mô hình phát hiện đối tượng tiên tiến có thể được sử dụng để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh và video.Nó là nhanh, chính xác và dễ sử dụng.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách đào tạo mô hình Yolov5 trong C ++.
## Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một máy tính có GPU (tốt nhất là NVIDIA)
* [Thư viện Yolov5] (GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5
in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite)* Trình biên dịch C ++
* Một trình soạn thảo văn bản
## Bắt đầu
Đầu tiên, nhân bản kho Yolov5 vào máy tính của bạn.
`` `
Git Clone GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5
in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite`` `
Tiếp theo, thay đổi thư mục thành thư mục `yolov5`.
`` `
CD Yolov5
`` `
## Đào tạo mô hình
Để đào tạo mô hình, bạn sẽ cần tạo một tệp `.yaml` chỉ định các tham số đào tạo.Ví dụ: tệp `.yaml` sau đây chỉ định các tham số để đào tạo mô hình yolov5 trên [bộ dữ liệu coco] (COCO - Common Objects in Context):
`` `
# Bộ dữ liệu Coco
Bộ dữ liệu:
Tên: Coco
# Đường dẫn đến thư mục bộ dữ liệu Coco
Đường dẫn: Dữ liệu/Coco/
# Số lượng lớp trong bộ dữ liệu
Num_Classes: 80
# Kiến trúc mô hình
người mẫu:
# Tên của kiến trúc mô hình
Tên: Yolov5s
# Số lượng kỷ nguyên đào tạo
Epochs: 300
# Tỷ lệ học
Learning_rate: 0,0001
# Khả năng giảm cân
Trọng lượng_Decay: 0,0005
# Tối ưu hóa
Trình tối ưu hóa:
# Tên của trình tối ưu hóa
Tên: Adam
# Lập lịch tỷ lệ học tập
lr_scheduler: cosin
# Sự suy luận
sự suy luận:
# Ngưỡng tin cậy để phát hiện đối tượng
CIHMITE_THRESHOLD: 0,5
# Ngưỡng NMS để phát hiện đối tượng
NMS_THRESHOLD: 0,45
# Xuất khẩu
xuất khẩu:
# Đường dẫn đến thư mục đầu ra
Đường dẫn: đầu ra/
`` `
Khi bạn đã tạo tệp `.yaml`, bạn có thể đào tạo mô hình bằng lệnh sau:
`` `
Python Train.py - -config [Path to .yaml File]
`` `
Quá trình đào tạo sẽ mất vài giờ, tùy thuộc vào kích thước của bộ dữ liệu và số lượng các kỷ nguyên đào tạo.
## Kiểm tra mô hình
Khi mô hình đã được đào tạo, bạn có thể kiểm tra nó trên bộ dữ liệu kiểm tra.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
python test.py -config [path to .yaml file] -weights [đường dẫn đến mô hình được đào tạo]
`` `
Kết quả kiểm tra sẽ được lưu vào tệp `.txt`.
## sử dụng mô hình
Khi mô hình đã được đào tạo và thử nghiệm, bạn có thể sử dụng nó để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh và video.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
Python Detect.py - -config [Path to .yaml File] -Weights [Đường dẫn đến mô hình được đào tạo] --Image [Path to Image]
`` `
Đầu ra của lệnh sẽ là một hình ảnh với các đối tượng được phát hiện được tô sáng.
## Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách đào tạo mô hình phát hiện đối tượng Yolov5 trong C ++.Chúng tôi hy vọng bạn tìm thấy hướng dẫn này hữu ích.Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi, xin vui lòng hỏi trong các ý kiến dưới đây.
### hashtags
* #object phát hiện
* #Yolov5
* #C ++
* #Học kĩ càng
* #tầm nhìn máy tính
=======================================
### How to Train YOLOv5 Object Detection Model in C++
[Link to reference article]
YOLOv5 is a state-of-the-art object detection model that can be used to detect objects in images and videos. It is fast, accurate, and easy to use. In this tutorial, we will show you how to train a YOLOv5 model in C++.
## Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A computer with a GPU (preferably NVIDIA)
* The [YOLOv5 library](https://github.com/ultralytics/yolov5)
* A C++ compiler
* A text editor
## Getting Started
First, clone the YOLOv5 repository to your computer.
```
git clone GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5
in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite```
Next, change directory into the `yolov5` directory.
```
cd yolov5
```
## Training the Model
To train the model, you will need to create a `.yaml` file that specifies the training parameters. For example, the following `.yaml` file specifies the parameters for training a YOLOv5 model on the [COCO dataset](https://cocodataset.org/):
```
# COCO dataset
dataset:
name: coco
# Path to the COCO dataset directory
path: data/coco/
# Number of classes in the dataset
num_classes: 80
# Model architecture
model:
# Name of the model architecture
name: yolov5s
# Number of training epochs
epochs: 300
# Learning rate
learning_rate: 0.0001
# Weight decay
weight_decay: 0.0005
# Optimizer
optimizer:
# Name of the optimizer
name: adam
# Learning rate scheduler
lr_scheduler: cosine
# Inference
inference:
# Confidence threshold for object detection
confidence_threshold: 0.5
# NMS threshold for object detection
nms_threshold: 0.45
# Export
export:
# Path to the output directory
path: outputs/
```
Once you have created the `.yaml` file, you can train the model using the following command:
```
python train.py --config [path to .yaml file]
```
The training process will take several hours, depending on the size of the dataset and the number of training epochs.
## Testing the Model
Once the model has been trained, you can test it on a test dataset. To do this, you can use the following command:
```
python test.py --config [path to .yaml file] --weights [path to trained model]
```
The test results will be saved to a `.txt` file.
## Using the Model
Once the model has been trained and tested, you can use it to detect objects in images and videos. To do this, you can use the following command:
```
python detect.py --config [path to .yaml file] --weights [path to trained model] --image [path to image]
```
The output of the command will be an image with the detected objects highlighted.
## Conclusion
In this tutorial, we showed you how to train a YOLOv5 object detection model in C++. We hope you found this tutorial helpful. If you have any questions, please feel free to ask in the comments below.
### Hashtags
* #object detection
* #Yolov5
* #C++
* #deep learning
* #computer vision
