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基于NAIE平台的YOLOv5识别超超超可爱的逢坂大河
实现目标
出现如图1时,表示能正常运行,如果预测不出结果,说明是参数设置太低了。 图1:跑5次迭代的结果 图2:test_batch2_labels.jpg,20次迭代时的理论图 图3:test_batch2_pred.jpg,20次迭代后的预测图 资源下载
文件整理
下载好yolov5之后解压在任一文件夹中。 将coco128数据集放在yolov5数据集所在文件夹。 文件树型结构如下: 库安装
使用requirements.txt文件安装。cmd工作目录切换至yolov5,输入: pip install -r requirements.txt
等待自动安装。 出错:安装时大概率会出错,从出错信息往上找,找到正常输出信息中,最后一个安装的包 开头为collecting xxx… 百度python 安装 xxx 出错
。 scipy安装出错:需要先安装numpy与mkl 然后在刚刚numpy的下载地址里面找到scipy,根据Python版本下载。或者直接使用requirements.txt安装,应该能正常安装,我的torch是这么安装上的。 安装:cmd工作目录切换至下载目录。 pip install 文件名 例如,安装numpy:pip install 'numpy‑1.20.2+mkl‑cp38‑cp38‑win_amd64.whl'
不确定是不是长这样,因为我是按tab键自动补齐的。 运行时出错
一般是已经安装好的库出了问题。需要卸载重装这个库。pip uninstall xxx
pip install xxx
把报错信息的最后几行复制下来百度即可。 ‘xxx’ distribution错误: error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with “Microsoft C++ Build Tools”: https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/:安装VC++环境。 如果装上去还不行,试试装个VS2017,推荐用完整包装。 测试运行
打开cmd,工作目录转至yolov5文件夹,输入:python train.py
如果库都安装成功,这段代码能正常执行,并开始输出,结果见文章开头。 注: 后记
在将yolov5迁移至华为NAIE中时,不论如何修改,它始终提醒AssertionError: Image Not Found coco128\images\train2017\000000000009.jpg
即便将yaml文件的路径改了也这么提示。 即便完全copy到NAIE中,也这么提示。 注:解决了,删除coco128中的cache文件即可。
NAIE:
项目是yolov5_example。
模型训练中,用webide打开,然后打开yolov5_local_can_running文件夹,右键里面的yolov5-master,点击Open in Terminal进入终端。
输入
python train.py –data ./data/coco128.yaml –cfg ./models/yolov5s.yaml
可以重现上面后记中提到的错误。