Yolov5 custom training on Colab

 

1. Download fruit dataset from https://public.roboflow.com/

Computer Vision Datasets

2.

 

 

!curl -L "https://public.roboflow.com/ds/4gTCcHWFSX?key=Ng25QuxgmE" > roboflow.zip; unzip roboflow.zip; rm roboflow.zip

 

 

 

%cd /content/

!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

 

 

%cd /content/yolov5

!pip install -r requirements.txt

 

!python train.py --img 416 --batch 16 --epochs 50 --data /content/data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --name fruit_yolov5s_results

 

 

 

%load_ext tensorboard

%tensorboard --logdir /content/yolov5/runs/

 

웹갬으로 테스트:

yolov5 를 설치하고 best.pt 화일을 colab에서 다운 받아서 아래 명령을 실행하면 웹갬으로 테스트 가능

python detect.py --weights .\runs\train\fruit_yolov5s_results2\weights\best.pt --img 416--conf 0.5 --source 0

동영상 화일로 테스트

python detect.py --source ../fruits.mp4 --weights .\runs\train\fruit_yolov5s_results2\weights\best.pt

사진으로 테스트

python .\detect.py --weights .\runs\train\fruit_yolov5s_results2\weights\best.pt --img 416 --conf 0.5 --source .\data\images\

 

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