YOLOv5 实现无人机识别
YOLOv5发布至今,已经迭代多个版本,是唯一基于pytorch框架的YOLO系列的模型框。简单易用,特别适合自定义目标检测与对象检测。只要用了Pytorch版本YOLOv5框架,可以毫不夸张的说两个小时就可以学会目标检测。
01
第一步数据准备
想用视觉识别一下空中飞行的无人机,识别对象有:
1:鸟类bird2:无人机UAV3:直升机helicopter
想通过自己创建一个数据集,训练yolov5,在调用detect.py来识别一下效果。
,时长00:11
百度了一下,发现无法获取别人已经标注好的数据集。(这里提醒大家,自己做数据集不费时间,给100多张图打标签label就行,用不了半个小时)图片就从百度搜索就行,我们的目的是感性的认识这套牛掰的算法,100张图训练个几个小时就可以出来很好的效果,还有不用非要显卡,虽然我的电脑有显卡,但是装pytorch的显卡cuda版本的总是出错,索性不弄了,直接用cpu版本,cpu版本的pytorch包还小,一会儿就能安装好,这100张图我训练了100个epoch花费了3到4个小时,我的电脑的cpu是i7-9700的)
我是从百度上找了大概130多张图片,我截个图:
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