[YOLO专题-11]：V5 - ultralytics/train基于自定义图片数据集重新训练网络, 完成自己的目标检测

作者主页(​​文火冰糖的硅基工坊​​​)：​​文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊​

​目录​

​​前言：​​

​​步骤1：下载对应版本的YOLO开源代码​​

​​1.1 github链接​​

​​1.2 下载​​

​​1.3 拷贝到Pycharm工程目录中​​

​​步骤2： 为新数据集创建新配置文件或修改已有配置文件：xxxdataset.yaml​​

​​步骤3： 下载或创建自定义数据集​​

​​3.1 下载COCO128数据集（可选之一）​​

​​3.2 从其他网站下载所需要的开源数据集（可选之一）​​

​​3.3 手工制作自己的数据（可选之一）​​

​​步骤4： 组织数据集文件目录​​

​​步骤5：选择模型文件​​

​​5.1 选择模型文件​​

​​5.2 预训练模型的配置文件​​

​​步骤6：用自定义数据训练模型​​

​​6.1 命令行​​

​​6.2 训练结果的输出​​

​​步骤7：手工检验模型的训练效果​​

前言：

为什么不使用官网的数据集进行训练呢？

主要原因有两个：

（1）COCO和VOC数据集太大，用于个人学习训练的话，时间太长，预计要1个星期才能训练完成。

（2）用YOLO进行目标检测，在多数时候，我们自己的图片数据集与YOLO官方提供的预训练模型所对应的数据集是不相同的。

主要区别在于：

• 数据集图片的​种类​不同，自定义图片的种类有多有少，这个差别导致需要重新定义输出层。
• 数据集图片的​内容​不同，这与我们特定的业务强相关，特定业务所需要的图片, 与YOLO的数据集是不完全相同的，甚至相差很大。
• 数据集图片的​背景​不同，即使目标检测了类型相同，实际目标所处的环境也不一定相同。

这些就导致，我们需要基于YOLO官方预训练好的权重参数（预训练模型），然后，根据自身数据集的需求，重新训练YOLO模型的权重参数，最终才能满足我们自身业务的需求。

因此，我们首先从训练自己的数据集集开始。

要达成上述目标，具体步骤如下（本文重点讲解YOLO的使用方法，不讲原理）：

官网手册：​​Train Custom Data ???? - YOLOv5 Documentation​​

步骤1：下载对应版本的YOLO开源代码

​1.1 github链接​

登录github主页：​​https://github.com/search?q=PYTORCH++YOLOV5​​，所搜 “pytorch yolov5”

得到如下的信息：

​​GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 ???? in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLiteYOLOv5 ???? in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to ultralytics/yolov5 development by creating an account on GitHub.​​https://github.com/ultralytics/yolov5​​​

YOLO V5是按照项目管理的方式发布yolo v5的源代码的，yolo v5有不同 release tag，可以按照tag下载不同的release 版本，也可以直接下载master branch上的最新版本。

​1.2 下载​

​1.3 拷贝到Pycharm工程目录中​

cp
cd yolov5
$ pip install -r requirements.txt  # install

步骤2： 为新数据集创建新配置文件或修改已有配置文件：xxxdataset.yaml

​（1）配置文件名称: xxx.yaml​

每个数据集xxx, 都有一个xxx.yaml数据集文件与之对应，用于指导模型训练程序，如何找到数据集图片与标签，以及获取数据的信息。

​（2）配置文件的存放位置：yolov5/data/​ 

如下是YOLO V5项目自带的数据集的配置文件：

​ （3）配置文件的内容与格式​

• path：数据集的根目录
• train：训练图片的子目录
• val：验证图片的子目录
• nc：分类的数目
• names：每个分类的名称
• download：远程下载数据集的路径（如果本地没有，则从网络下载）

步骤3： 下载或创建自定义数据集

YOLO V5官方的开源代码，不自带数据集本身，需要程序员自己下载或创建数据集。

有几种方式创建数据集：

• 下载已经标注过的开源数据集：网络中有大量的免费或收费的数据集
• 制作自己的数据集：需要自己创建文件、标签

3.1 下载COCO128数据集（可选之一）

​（1）从官网下载COCO128​

​​COCO128​​​是一个小型教程数据集，由​​COCO​​ train2017中的前 128 张图像组成。这些128 张图像用于训练和验证，以验证我们的训练效果。

我们可以通过官网下载下载COCO128数据集, 需要先申请账号。

 ​​coco128 | Kaggle​​

​（2）从其他途径，如下载COCO128​

我们也可以通过下载，有人在上提供了已经通过官网下载的COCO128数据集。

​​coco128.zip_coco128,coco128数据集-机器学习文档类资源​​

3.2 从其他网站下载所需要的开源数据集（可选之一）

如下网站提供了大量的小型的已经打好标准的自定义数据集，我们可以直接利用这些数据集，这样可以节省大量需要我们手工打标签的时间。

官网地址：​​Computer Vision Datasets​​

比如戴口罩的数据集：

戴口罩的数据集地址：​​Mask Wearing Object Detection Dataset​​

直接下载YOLO V5版本对应格格式的文件

3.3 手工制作自己的数据（可选之一）

​（0）数据集名称：xxxdata​

xxxdataset/

​（1）采集自己的自定义数据集的图片数据​

​原始的图片文件存放在xxxdataset/images 目录中​

xxxdataset/images/im0.jpg  # image

​（2）用打标签工具为自己的自定义图片数据集打标签​

xxxdataset/labels/

​（3）通过标签格式转换工具，把标签转换成YOLO V5格式（不同版本，格式有些差异）​

YOLO V5的标签是txt格式：

​（4）标签文件与图片文件的关系：​

xxxdataset/images/im0.jpg  # image
xxxdataset/labels/im0.txt  # label

• images：存放原始的图片文件
• labels：存放同名的标签文件，每个原始图片有一个同名的标签文件

详见相关文章阐述。

步骤4： 组织数据集文件目录

把标注好的数据集拷贝到YOLO V5工程目录所在同一目录下的dataset目录中。

​ 如果datasets没有指定的数据集，YOLO V5的程序会自动下载该数据集​

步骤5：选择模型文件

5.1 选择模型文件

为了适应不同的应用场景，YOLO V5并不是采用单一规模的模型，而是采用多种规模的模型。不同的规模的模型，其速度、所需要的内存空间，mAP不尽相同。

 ​​GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 ???? in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite​​

 其中，有4个典型规模的模型：

这里我们选择YOLOV5s为例

5.2 预训练模型的配置文件

​（1）模型配置文件的作用​

模型的配置文件，用于YOLO V5的工程文件来创建模型、下载预训练模型、初始化模型等操作。

​（2）模型配置文件的存放位置​

YOLO V5已经为支持的默认的模型创建了模型的模型的配置文件，如下图所示：

​ （3）模型配置文件的内容（YoloV5s为例）​

# YOLOv5 ???? by Ultralytics, GPL-3.0 license

# Parameters
nc: 80  # number of classes                     # 分类数目
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple    # 模型的深度倍数，值越小，模型的规模越小
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple  # 模型通道的倍数，值越小，模型的规模越小
anchors:                                        # 先验框： 3 * 3 = 9个
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

# YOLOv5 v6.0 backbone                          # 特征提取网络
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, C3, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 6, C3, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, C3, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 3, C3, [1024]],
   [-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9
  ]

# YOLOv5 v6.0 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 13

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)

   [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

模型配置文件是YOLO V5自带的，用户也可以修改该配置文件或创建自己的配置文件。

步骤6：用自定义数据训练模型

6.1 命令行

​（1）GPU内存》=12G​

# Train YOLOv5s on COCO128 for 5 epochs
$ python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 5 --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt

​（1）GPU内存<=8G​

# Train YOLOv5s on COCO128 for 5 epochs
$ python train.py --img 640 --batch 1 --epochs 5 --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt

• python train.py： 模型训练文件
• --img 640 ：图片文件的尺寸=640 * 640
• --batch 16 ： batch size，如果GPU的内存空间不足，可是降低batch size。
• --epochs 5 ：训练的轮数
• --data coco128.yaml ：数据集配置文件
• --weights yolov5s.pt  ：预训练模型，节省训练时间，如果为空，则重头开始训练。

命令行所有的参数：

python train.py --img 640 --batch 1 --epochs 5 --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt

train: weights=yolov5s.pt, cfg=, data=coco128.yaml, hyp=data\hyps\hyp.scratch.yaml, epochs=5, batch_size=1, imgsz=640, rect=False, resume=False, nosave=False, noval=False, noautoanchor=False, evolve=None, bucket=, cache=None, image_weights=False, device=, multi_scale=False, single_cls=False, adam=False, sync_bn=False, workers=8, project=runs\train, name=exp, exist_ok=False, quad=False, linear_lr=False, label_smoothing=0.0, patience=100, freeze=[0], save_period=-1, local_rank=-1, entity=None, upload_dataset=False, bbox_interval=-1, artifact_alias=latest

6.2 训练结果的输出

​（1）log​

(pytorch-gpu-os) PS F:\MySource\github\yolov5>  python train.py --img 640 --batch 1 --epochs 5 --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt
train: weights=yolov5s.pt, cfg=, data=coco128.yaml, hyp=data\hyps\hyp.scratch.yaml, epochs=5, batch_size=1, imgsz=640, rect=False, resume=False, nosave=False, noval=False, noautoanchor=False, evolve=None, bucket=, cache=None, image_weights=False, device=, multi_scale=False, single_cls=False, adam=False, sync_bn=False, workers=8, project=runs\train, name=exp, exist_ok=False, quad=False, linear_lr=False, label_smoothing=0.0, patience=100, freeze=[0], save_period=-1, local_rank=-1, entity=None, upload_dataset=False, bbox_interval=-1, artifact_alias=latest
github: fatal: unable to access 'https://github.com/ultralytics/yolov5.git/': Failed to connect to github.com port 443 after 21127 ms: Timed out
Command 'git fetch && git config --get remote.origin.url' timed out after 5 seconds
YOLOv5  v6.0-162-gaffa284 torch 1.10.0 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 2070, 8192MiB)

hyperparameters: lr0=0.01, lrf=0.1, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=0.05, cls=0.5, cls_pw=1.0, obj=1.0, obj_pw=1.0, iou_t=0.2, anchor_t=4.0, fl_gamma=0.0, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0
Weights & Biases: run 'pip install wandb' to automatically track and visualize YOLOv5  runs (RECOMMENDED)
TensorBoard: Start with 'tensorboard --logdir runs\train', view at http://localhost:6006/

                 from  n    params  module                                  arguments
  0                -1  1      3520  models.common.Conv                      [3, 32, 6, 2, 2]
  1                -1  1     18560  models.common.Conv                      [32, 64, 3, 2]
  2                -1  1     18816  models.common.C3                        [64, 64, 1]
  3                -1  1     73984  models.common.Conv                      [64, 128, 3, 2]
  4                -1  2    115712  models.common.C3                        [128, 128, 2]
  5                -1  1    295424  models.common.Conv                      [128, 256, 3, 2]
  6                -1  3    625152  models.common.C3                        [256, 256, 3]
  7                -1  1   1180672  models.common.Conv                      [256, 512, 3, 2]
  8                -1  1   1182720  models.common.C3                        [512, 512, 1]
  9                -1  1    656896  models.common.SPPF                      [512, 512, 5]
 10                -1  1    131584  models.common.Conv                      [512, 256, 1, 1]
 11                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']
 12           [-1, 6]  1         0  models.common.Concat                    [1]
 13                -1  1    361984  models.common.C3                        [512, 256, 1, False]
 14                -1  1     33024  models.common.Conv                      [256, 128, 1, 1]
 15                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']
 16           [-1, 4]  1         0  models.common.Concat                    [1]
 17                -1  1     90880  models.common.C3                        [256, 128, 1, False]
 18                -1  1    147712  models.common.Conv                      [128, 128, 3, 2]
 19          [-1, 14]  1         0  models.common.Concat                    [1]
 20                -1  1    296448  models.common.C3                        [256, 256, 1, False]
 21                -1  1    590336  models.common.Conv                      [256, 256, 3, 2]
 22          [-1, 10]  1         0  models.common.Concat                    [1]
 23                -1  1   1182720  models.common.C3                        [512, 512, 1, False]
 24      [17, 20, 23]  1    229245  models.yolo.Detect                      [80, [[10, 13, 16, 30, 33, 23], [30, 61, 62, 45, 59, 119], [116, 90, 156, 198, 373, 326]], [128, 256, 512]]
Model Summary: 270 layers, 7235389 parameters, 7235389 gradients, 16.5 GFLOPs

Transferred 349/349 items from yolov5s.pt
Scaled weight_decay = 0.0005
optimizer: SGD with parameter groups 57 weight, 60 weight (no decay), 60 bias
train: Scanning '..\datasets\coco128\labels\train2017.cache' images and labels... 128 found, 0 missing, 2 empty, 0 corrupted: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 128/128 [00:00<?, ?it/s]
val: Scanning '..\datasets\coco128\labels\train2017.cache' images and labels... 128 found, 0 missing, 2 empty, 0 corrupted: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 128/128 [00:00<?, ?it/s]
module 'signal' has no attribute 'SIGALRM'

AutoAnchor: 4.27 anchors/target, 0.994 Best Possible Recall (BPR). Current anchors are a good fit to dataset
Image sizes 640 train, 640 val
Using 0 dataloader workers
Logging results to runs\train\exp7
Starting training for 5 epochs...

     Epoch   gpu_mem       box       obj       cls    labels  img_size
       0/4    0.493G   0.04649   0.09372   0.04373        19       640: 100%|██████████| 128/128 [00:14<00:00,  9.04it/s]
               Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 64/64 [00:01<00:00, 38.13it/s]
                 all        128        929      0.648      0.596      0.645      0.413

     Epoch   gpu_mem       box       obj       cls    labels  img_size
       1/4    0.549G   0.04281   0.08579   0.04072        42       640: 100%|██████████| 128/128 [00:09<00:00, 13.66it/s]
               Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 64/64 [00:01<00:00, 38.47it/s]
                 all        128        929      0.701      0.556      0.648      0.411

     Epoch   gpu_mem       box       obj       cls    labels  img_size
       2/4    0.549G   0.04389   0.07658     0.037         8       640: 100%|██████████| 128/128 [00:34<00:00,  3.70it/s]
               Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 64/64 [00:01<00:00, 37.86it/s]
                 all        128        929      0.692      0.586      0.664      0.412

     Epoch   gpu_mem       box       obj       cls    labels  img_size
       3/4    0.589G   0.04433   0.08129   0.04049         5       640: 100%|██████████| 128/128 [00:09<00:00, 13.72it/s]
               Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 64/64 [00:01<00:00, 38.49it/s]
                 all        128        929      0.715      0.569      0.672       0.42

     Epoch   gpu_mem       box       obj       cls    labels  img_size
       4/4    0.633G   0.04291   0.07103   0.03668         3       640: 100%|██████████| 128/128 [00:09<00:00, 13.75it/s]
               Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 64/64 [00:01<00:00, 38.13it/s]
                 all        128        929      0.769       0.56      0.686      0.443

5 epochs completed in 0.024 hours.
Optimizer stripped from runs\train\exp7\weights\last.pt, 14.8MB
Optimizer stripped from runs\train\exp7\weights\best.pt, 14.8MB

Validating runs\train\exp7\weights\best.pt...
Fusing layers...
Model Summary: 213 layers, 7225885 parameters, 0 gradients, 16.5 GFLOPs
               Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 64/64 [00:02<00:00, 28.58it/s]
                 all        128        929      0.759      0.566      0.686      0.442
              person        128        254      0.889      0.602      0.786      0.503
             bicycle        128          6          1      0.328      0.623      0.427
                 car        128         46      0.817      0.283      0.475      0.215
          motorcycle        128          5      0.794        0.8      0.866      0.638
            airplane        128          6      0.927      0.833      0.955      0.668
                 bus        128          7       0.66      0.714      0.759      0.653
               train        128          3      0.803      0.667      0.913      0.565
               truck        128         12      0.744      0.333      0.501      0.281
                boat        128          6      0.673      0.167      0.347     0.0817
       traffic light        128         14      0.645      0.286      0.319      0.227
           stop sign        128          2      0.903          1      0.995      0.945
               bench        128          9      0.883      0.333      0.694      0.331
                bird        128         16      0.961          1      0.995      0.611
                 cat        128          4      0.746       0.75      0.888      0.728
                 dog        128          9       0.86      0.556      0.766      0.534
               horse        128          2       0.85          1      0.995      0.597
            elephant        128         17      0.889      0.824      0.828      0.561
                bear        128          1      0.495          1      0.995      0.995
               zebra        128          4      0.882          1      0.995      0.937
             giraffe        128          9      0.741          1      0.963      0.617
            backpack        128          6      0.949      0.333      0.476      0.221
            umbrella        128         18      0.817      0.611      0.823      0.441
             handbag        128         19       0.58      0.105      0.172      0.115
                 tie        128          7      0.722      0.857      0.795      0.514
            suitcase        128          4      0.722          1      0.995      0.634
             frisbee        128          5      0.631        0.8      0.797      0.538
                skis        128          1      0.691          1      0.995      0.597
           snowboard        128          7      0.807      0.714      0.782      0.392
         sports ball        128          6          1       0.61      0.686      0.445
                kite        128         10      0.855      0.592      0.702      0.339
        baseball bat        128          4          1      0.674      0.995      0.292
      baseball glove        128          7      0.677      0.429      0.493      0.285
          skateboard        128          5      0.917        0.8      0.962      0.488
       tennis racket        128          7      0.698      0.571      0.594      0.232
              bottle        128         18      0.664       0.44      0.495      0.322
          wine glass        128         16      0.702      0.885      0.845      0.401
                 cup        128         36       0.93      0.368      0.616      0.381
                fork        128          6      0.671      0.167      0.396      0.274
               knife        128         16      0.708      0.625      0.638      0.395
               spoon        128         22       0.68        0.5      0.604      0.275
                bowl        128         28        0.9      0.643      0.702      0.496
              banana        128          1          0          0      0.142     0.0711
            sandwich        128          2          1          0      0.125       0.12
              orange        128          4      0.146     0.0732      0.558      0.293
            broccoli        128         11      0.556      0.182      0.295      0.245
              carrot        128         24      0.782      0.748      0.786      0.554
             hot dog        128          2      0.411      0.734      0.745      0.683
               pizza        128          5       0.61        0.6      0.853      0.502
               donut        128         14      0.715          1       0.99      0.807
                cake        128          4      0.755          1      0.945      0.884
               chair        128         35      0.564      0.429      0.479      0.243
               couch        128          6          1      0.449      0.995      0.543
        potted plant        128         14      0.801      0.714      0.855      0.457
                 bed        128          3          1          0      0.753      0.379
        dining table        128         13      0.577      0.308      0.497      0.336
              toilet        128          2          1      0.872      0.995      0.796
                  tv        128          2      0.483          1      0.995      0.846
              laptop        128          3          1          0      0.668      0.401
               mouse        128          2          1          0       0.17      0.051
              remote        128          8      0.829      0.625      0.604      0.433
          cell phone        128          8          1      0.213      0.443      0.184
           microwave        128          3      0.512          1      0.913      0.648
                oven        128          5       0.71        0.4      0.476      0.269
                sink        128          6      0.381      0.167      0.223      0.151
        refrigerator        128          5      0.777        0.8      0.824      0.486
                book        128         29      0.783      0.138      0.265      0.103
               clock        128          9      0.824      0.778      0.899      0.626
                vase        128          2      0.307          1      0.497      0.398
            scissors        128          1          1          0          0          0
          teddy bear        128         21      0.896      0.412      0.779      0.397
          toothbrush        128          5          1      0.374      0.742      0.309
Results saved to runs\train\exp7

​（2）训练好的模型文件​

\yolov5\runs\train\exp7\weights

• best.pt  => 精度最好的模型文件
• last.pt   =>  最新的模型文件

​（3）训练集部分目标检测的图片输出​

\yolov5\runs\train\exp7\train_batchXXX.jpg

​（4）验证集目标检测的图片输出​

\yolov5\runs\train\exp7\val_batchXXX.jpg

​（5）训练结果的可视化文件​

\yolov5\runs\train\exp7\result.jpg

步骤7：手工检验模型的训练效果

​（1）模型训练后的权重矩阵输出​

\yolov5\runs\train\exp7\weights

• best.pt  => 精度最好的模型文件
• last.pt   =>  最新的模型文件

​（2）用训练的模型进行预测​

python detect.py --source .\data\images\bus.jpg --weights runs\train\exp7\weights\best.pt

​执行结果输出：Results saved to runs\detect\exp63​

(pytorch-gpu-os) PS F:\MySource\github\yolov5> python detect.py --source .\data\images\bus.jpg --weights runs\train\exp7\weights\best.pt
detect: weights=['runs\\train\\exp7\\weights\\best.pt'], source=.\data\images\bus.jpg, imgsz=[640, 640], conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, max_det=1000, device=, view_img=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, nosave=False, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False, visualize=False, update=False, project=runs\detect, name=exp, exist_ok=False, line_thickness=3, hide_labels=False, hide_conf=False, half=False, dnn=False
YOLOv5  v6.0-162-gaffa284 torch 1.10.0 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 2070, 8192MiB)

Fusing layers...
Model Summary: 213 layers, 7225885 parameters, 0 gradients, 16.5 GFLOPs
current working directory: F:\MySource\github\yolov5
image's abs: F:\MySource\github\yolov5\data\images\bus.jpg
image's abs: F:\MySource\github\yolov5\data\images\bus.jpg
image 1/1 F:\MySource\github\yolov5\data\images\bus.jpg: 640x480 3 persons, 1 bus, Done. (0.007s)
Speed: 0.0ms pre-process, 7.0ms inference, 7.0ms NMS per image at shape (1, 3, 640, 640)
Results saved to runs\detect\exp63

更详细的预测方法如下：

​

作者主页(​​文火冰糖的硅基工坊​​​)：​​文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊​