pycharm命令行运行val.py文件

### 如何在 PyCharm 中使用命令行运行 `val.py` 文件要在 PyCharm 中通过命令行运行 `val.py` 文件，可以按照以下方法完成配置： #### 配置运行环境 1. **选择项目解释器** 打开 PyCharm 后，在菜单栏中依次点击 `File -> Settings -> Project: <Your_Project_Name> -> Python Interpreter`。在此处确认已选择了正确的 Python 解释器用于当前项目[^1]。 2. **创建新的运行/调试配置** 在顶部工具栏找到 `Run/Debug Configurations` 下拉框，点击旁边的编辑按钮（通常是一个齿轮图标），然后选择 `Add New Configuration...`。在这里可以选择 `Python` 或其他适合的模板来定义一个新的运行配置。 3. **设置脚本路径和参数** - 在新弹出的窗口里，“Script path”字段填写目标文件的具体位置，比如 `/path/to/project/val.py`。 - 如果该脚本依赖某些特定输入参数，则可以在 “Parameters” 字段填入这些必要的选项字符串形式表示出来；如果存在复杂的前缀指令如分布式训练中的 `torch.distributed.launch ...`, 则需要将其转换成合适的格式并加入到对应的模块调用逻辑之中[^2]。 4. **指定工作目录与环境变量** 工作目录应指向包含主要源码及其关联资源的位置，默认可能是项目的根目录或者子文件夹视具体情况而定。另外如果有额外需求加载自定义库或者其他特殊处理机制的话，记得调整 Environment variables 设置项下的键值对列表以满足实际应用场景的要求[^3]。 5. **保存修改后的配置信息** 完成了以上几步之后，请务必记住给这个新建好的 profile 起个易于识别的名字以便后续快速切换操作，并最终按 OK 键提交更改成果回到主界面等待进一步测试验证效果即可。 #### 使用终端模拟外部 shell 命令执行流程除了利用图形化界面来进行上述一系列准备工作之外，还可以直接借助内置 Console 功能实现更贴近真实 Linux Shell 的交互体验过程——只需右击任意空白区域唤起快捷菜单后再选取 Open Terminal 即可开启专属 session 来手动敲打相关联的一串完整语句从而达到相同的目的。 ```bash cd /absolute/path/to/your_project_directory/ python val.py arg1 arg2 ... ``` 这样做的好处在于能够更加灵活自由地控制整个作业链条上的每一个环节细节部分而不受制于 UI 层面可能存在的局限性约束条件影响范围之内。 --- ### 注意事项 - 确认所使用的 python 版本号以及安装包清单均符合预期标准版本要求； - 对涉及多进程或多节点通信场景时特别留意端口号冲突规避策略设计思路方向正确与否至关重要； - 当遇到 ImportError 类型异常提示消息反馈回来的时候仔细排查是否存在循环导入隐患或者是不同 venv 之间相互干扰现象发生概率较大情况之下采取针对性措施加以修正完善直至恢复正常为止。 ---

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

下一篇在微信小程序中有我需要的题，我想导出来生成一个word文档，我需要怎么操作？生成一条pycharm

基于深度学习YOLOv9实现人头识别检测计数系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线.zip

【使用教程】一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境，然后直接导入到pycharm中，在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客，有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包命令为：pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令，这样安装要快一些软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后，把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可（不难，参考网上博客）二、环境配置好后，开始训练（也可以训练自己数据集） 1、数据集准备需要准备yolo格式的目标检测数据集，如果不清楚yolo数据集格式，或者有其他数据训练需求，请看博主yolo格式各种数据集集合链接：https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集，且在不断更新，基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等，自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证！本项目所使用的数据集，见csdn该资源下载页面中的介绍栏，里面有对应的下载链接，下载后可直接使用。 2、数据准备好，开始修改配置文件参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml，可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train：训练集的图片路径 val：验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行，不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数，开始训练模型方式一：修改点： a.--weights参数，填入'yolov9-s.pt'，博主训练的是yolov9-s，根据自己需求可自定义 b.--cfg参数，填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数，填入data/banana_ripe.yaml，可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数，填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数，填入100或者200都行，根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数，根据自己的电脑性能（显存大小）自定义修改 g.--device参数，一张显卡的话，就填0。没显卡，使用cpu训练，就填cpu h.--close-mosaic参数，填入15 以上修改好，直接pycharm中运行train_dual.py开始训练方式二：命令行方式，在pycharm中的终端窗口输入如下命令，可根据自己情况修改参数官方示例：python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型，后续测试可以拿来用。三、测试 1、训练完，测试修改detect_dual.py中的参数 --weights，改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source，需要测试的数据图片存放的位置，代码中的test_imgs --conf-thres，置信度阈值，自定义修改 --iou-thres，iou阈值，自定义修改其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。

基于YOLOv9实现的线下课堂学生上课状态识别检测系统python源码+运行教程+训练好的模型+评估指标曲线.zip

基于YOLOv9实现的线下课堂学生上课状态识别检测系统python源码+运行教程+训练好的模型+评估指标【使用教程】一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境，然后直接导入到pycharm中，在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客，有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包命令为：pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令，这样安装要快一些软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后，把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可（不难，参考网上博客）二、环境配置好后，开始训练（也可以训练自己数据集） 1、数据集准备需要准备yolo格式的目标检测数据集，如果不清楚yolo数据集格式，或者有其他数据训练需求，请看博主yolo格式各种数据集集合链接：https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集，且在不断更新，基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等，自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证！本项目所使用的数据集，见csdn该资源下载页面中的介绍栏，里面有对应的下载链接，下载后可直接使用。 2、数据准备好，开始修改配置文件参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml，可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train：训练集的图片路径 val：验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行，不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数，开始训练模型方式一：修改点： a.--weights参数，填入'yolov9-s.pt'，博主训练的是yolov9-s，根据自己需求可自定义 b.--cfg参数，填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数，填入data/banana_ripe.yaml，可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数，填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数，填入100或者200都行，根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数，根据自己的电脑性能（显存大小）自定义修改 g.--device参数，一张显卡的话，就填0。没显卡，使用cpu训练，就填cpu h.--close-mosaic参数，填入15 以上修改好，直接pycharm中运行train_dual.py开始训练方式二：命令行方式，在pycharm中的终端窗口输入如下命令，可根据自己情况修改参数官方示例：python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型，后续测试可以拿来用。三、测试 1、训练完，测试修改detect_dual.py中的参数 --weights，改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source，需要测试的数据图片存放的位置，代码中的test_imgs --conf-thres，置信度阈值，自定义修改 --iou-thres，iou阈值，自定义修改其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频【特别说明】 *项目内容完全原创，请勿对项目进行外传，或者进行违法等商业行为！【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。

高速抓拍视角-基于YOLOv9的司机安全带检测系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线.zip

基于YOLOv9的火焰识别检测系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线.zip

基于YOLOv9的火焰识别检测系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线.zip 【使用教程】一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境，然后直接导入到pycharm中，在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客，有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包命令为：pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令，这样安装要快一些软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后，把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可（不难，参考网上博客）二、环境配置好后，开始训练（也可以训练自己数据集） 1、数据集准备需要准备yolo格式的目标检测数据集，如果不清楚yolo数据集格式，或者有其他数据训练需求，请看博主yolo格式各种数据集集合链接：https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集，且在不断更新，基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等，自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证！本项目所使用的数据集，见csdn该资源下载页面中的介绍栏，里面有对应的下载链接，下载后可直接使用。 2、数据准备好，开始修改配置文件参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml，可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train：训练集的图片路径 val：验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行，不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数，开始训练模型方式一：修改点： a.--weights参数，填入'yolov9-s.pt'，博主训练的是yolov9-s，根据自己需求可自定义 b.--cfg参数，填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数，填入data/banana_ripe.yaml，可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数，填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数，填入100或者200都行，根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数，根据自己的电脑性能（显存大小）自定义修改 g.--device参数，一张显卡的话，就填0。没显卡，使用cpu训练，就填cpu h.--close-mosaic参数，填入15 以上修改好，直接pycharm中运行train_dual.py开始训练方式二：命令行方式，在pycharm中的终端窗口输入如下命令，可根据自己情况修改参数官方示例：python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型，后续测试可以拿来用。三、测试 1、训练完，测试修改detect_dual.py中的参数 --weights，改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source，需要测试的数据图片存放的位置，代码中的test_imgs --conf-thres，置信度阈值，自定义修改 --iou-thres，iou阈值，自定义修改其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频【特别说明】 *项目内容完全原创，请勿对项目进行外传，或者进行违法等商业行为！【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。

基于深度学习YOLOv9实现摩托车识别检测系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线.zip

智慧游泳馆-基于YOLOv9实现人员溺水检测系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线.zip

智慧游泳馆-基于YOLOv9实现人员溺水检测系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲【使用教程】一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境，然后直接导入到pycharm中，在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客，有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包命令为：pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令，这样安装要快一些软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后，把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可（不难，参考网上博客）二、环境配置好后，开始训练（也可以训练自己数据集） 1、数据集准备需要准备yolo格式的目标检测数据集，如果不清楚yolo数据集格式，或者有其他数据训练需求，请看博主yolo格式各种数据集集合链接：https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集，且在不断更新，基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等，自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证！本项目所使用的数据集，见csdn该资源下载页面中的介绍栏，里面有对应的下载链接，下载后可直接使用。 2、数据准备好，开始修改配置文件参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml，可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train：训练集的图片路径 val：验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行，不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数，开始训练模型方式一：修改点： a.--weights参数，填入'yolov9-s.pt'，博主训练的是yolov9-s，根据自己需求可自定义 b.--cfg参数，填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数，填入data/banana_ripe.yaml，可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数，填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数，填入100或者200都行，根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数，根据自己的电脑性能（显存大小）自定义修改 g.--device参数，一张显卡的话，就填0。没显卡，使用cpu训练，就填cpu h.--close-mosaic参数，填入15 以上修改好，直接pycharm中运行train_dual.py开始训练方式二：命令行方式，在pycharm中的终端窗口输入如下命令，可根据自己情况修改参数官方示例：python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型，后续测试可以拿来用。三、测试 1、训练完，测试修改detect_dual.py中的参数 --weights，改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source，需要测试的数据图片存放的位置，代码中的test_imgs --conf-thres，置信度阈值，自定义修改 --iou-thres，iou阈值，自定义修改其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频【特别说明】 *项目内容完全原创，请勿对项目进行外传，或者进行违法等商业行为！【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。

基于YOLOv9实现行人识别检测计数系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线.zip

基于YOLOv9实现行人识别检测计数系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线.zi 【使用教程】一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境，然后直接导入到pycharm中，在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客，有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包命令为：pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令，这样安装要快一些软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后，把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可（不难，参考网上博客）二、环境配置好后，开始训练（也可以训练自己数据集） 1、数据集准备需要准备yolo格式的目标检测数据集，如果不清楚yolo数据集格式，或者有其他数据训练需求，请看博主yolo格式各种数据集集合链接：https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集，且在不断更新，基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等，自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证！本项目所使用的数据集，见csdn该资源下载页面中的介绍栏，里面有对应的下载链接，下载后可直接使用。 2、数据准备好，开始修改配置文件参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml，可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train：训练集的图片路径 val：验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行，不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数，开始训练模型方式一：修改点： a.--weights参数，填入'yolov9-s.pt'，博主训练的是yolov9-s，根据自己需求可自定义 b.--cfg参数，填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数，填入data/banana_ripe.yaml，可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数，填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数，填入100或者200都行，根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数，根据自己的电脑性能（显存大小）自定义修改 g.--device参数，一张显卡的话，就填0。没显卡，使用cpu训练，就填cpu h.--close-mosaic参数，填入15 以上修改好，直接pycharm中运行train_dual.py开始训练方式二：命令行方式，在pycharm中的终端窗口输入如下命令，可根据自己情况修改参数官方示例：python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型，后续测试可以拿来用。三、测试 1、训练完，测试修改detect_dual.py中的参数 --weights，改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source，需要测试的数据图片存放的位置，代码中的test_imgs --conf-thres，置信度阈值，自定义修改 --iou-thres，iou阈值，自定义修改其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频【特别说明】 *项目内容完全原创，请勿对项目进行外传，或者进行违法等商业行为！【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。

基于YOLOv9实现柜台抄写行为检测系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线.zip

基于YOLOv9实现柜台抄写行为检测系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线.zi 【使用教程】一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境，然后直接导入到pycharm中，在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客，有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包命令为：pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令，这样安装要快一些软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后，把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可（不难，参考网上博客）二、环境配置好后，开始训练（也可以训练自己数据集） 1、数据集准备需要准备yolo格式的目标检测数据集，如果不清楚yolo数据集格式，或者有其他数据训练需求，请看博主yolo格式各种数据集集合链接：https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集，且在不断更新，基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等，自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证！本项目所使用的数据集，见csdn该资源下载页面中的介绍栏，里面有对应的下载链接，下载后可直接使用。 2、数据准备好，开始修改配置文件参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml，可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train：训练集的图片路径 val：验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行，不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数，开始训练模型方式一：修改点： a.--weights参数，填入'yolov9-s.pt'，博主训练的是yolov9-s，根据自己需求可自定义 b.--cfg参数，填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数，填入data/banana_ripe.yaml，可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数，填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数，填入100或者200都行，根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数，根据自己的电脑性能（显存大小）自定义修改 g.--device参数，一张显卡的话，就填0。没显卡，使用cpu训练，就填cpu h.--close-mosaic参数，填入15 以上修改好，直接pycharm中运行train_dual.py开始训练方式二：命令行方式，在pycharm中的终端窗口输入如下命令，可根据自己情况修改参数官方示例：python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型，后续测试可以拿来用。三、测试 1、训练完，测试修改detect_dual.py中的参数 --weights，改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source，需要测试的数据图片存放的位置，代码中的test_imgs --conf-thres，置信度阈值，自定义修改 --iou-thres，iou阈值，自定义修改其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频【特别说明】 *项目内容完全原创，请勿对项目进行外传，或者进行违法等商业行为！【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。

阳光餐饮项目-基于YOLOv9实现厨师帽佩戴检测系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线.zip

阳光餐饮项目-基于YOLOv9实现厨师帽佩戴检测系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指【使用教程】一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境，然后直接导入到pycharm中，在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客，有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包命令为：pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令，这样安装要快一些软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后，把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可（不难，参考网上博客）二、环境配置好后，开始训练（也可以训练自己数据集） 1、数据集准备需要准备yolo格式的目标检测数据集，如果不清楚yolo数据集格式，或者有其他数据训练需求，请看博主yolo格式各种数据集集合链接：https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集，且在不断更新，基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等，自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证！本项目所使用的数据集，见csdn该资源下载页面中的介绍栏，里面有对应的下载链接，下载后可直接使用。 2、数据准备好，开始修改配置文件参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml，可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train：训练集的图片路径 val：验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行，不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数，开始训练模型方式一：修改点： a.--weights参数，填入'yolov9-s.pt'，博主训练的是yolov9-s，根据自己需求可自定义 b.--cfg参数，填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数，填入data/banana_ripe.yaml，可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数，填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数，填入100或者200都行，根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数，根据自己的电脑性能（显存大小）自定义修改 g.--device参数，一张显卡的话，就填0。没显卡，使用cpu训练，就填cpu h.--close-mosaic参数，填入15 以上修改好，直接pycharm中运行train_dual.py开始训练方式二：命令行方式，在pycharm中的终端窗口输入如下命令，可根据自己情况修改参数官方示例：python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型，后续测试可以拿来用。三、测试 1、训练完，测试修改detect_dual.py中的参数 --weights，改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source，需要测试的数据图片存放的位置，代码中的test_imgs --conf-thres，置信度阈值，自定义修改 --iou-thres，iou阈值，自定义修改其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频【特别说明】 *项目内容完全原创，请勿对项目进行外传，或者进行违法等商业行为！【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。

基于YOLOv9实现的打电话抽烟行为检测系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线.zip

基于YOLOv9实现的打电话抽烟行为检测系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线. 【使用教程】一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境，然后直接导入到pycharm中，在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客，有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包命令为：pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令，这样安装要快一些软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后，把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可（不难，参考网上博客）二、环境配置好后，开始训练（也可以训练自己数据集） 1、数据集准备需要准备yolo格式的目标检测数据集，如果不清楚yolo数据集格式，或者有其他数据训练需求，请看博主yolo格式各种数据集集合链接：https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集，且在不断更新，基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等，自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证！本项目所使用的数据集，见csdn该资源下载页面中的介绍栏，里面有对应的下载链接，下载后可直接使用。 2、数据准备好，开始修改配置文件参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml，可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train：训练集的图片路径 val：验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行，不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数，开始训练模型方式一：修改点： a.--weights参数，填入'yolov9-s.pt'，博主训练的是yolov9-s，根据自己需求可自定义 b.--cfg参数，填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数，填入data/banana_ripe.yaml，可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数，填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数，填入100或者200都行，根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数，根据自己的电脑性能（显存大小）自定义修改 g.--device参数，一张显卡的话，就填0。没显卡，使用cpu训练，就填cpu h.--close-mosaic参数，填入15 以上修改好，直接pycharm中运行train_dual.py开始训练方式二：命令行方式，在pycharm中的终端窗口输入如下命令，可根据自己情况修改参数官方示例：python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型，后续测试可以拿来用。三、测试 1、训练完，测试修改detect_dual.py中的参数 --weights，改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source，需要测试的数据图片存放的位置，代码中的test_imgs --conf-thres，置信度阈值，自定义修改 --iou-thres，iou阈值，自定义修改其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频【特别说明】 *项目内容完全原创，请勿对项目进行外传，或者进行违法等商业行为！【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。

智慧马场-基于YOLOv9实现牧场马匹识别检测系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线.zip

智慧马场-基于YOLOv9实现牧场马匹识别检测系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标【使用教程】一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境，然后直接导入到pycharm中，在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客，有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包命令为：pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令，这样安装要快一些软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后，把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可（不难，参考网上博客）二、环境配置好后，开始训练（也可以训练自己数据集） 1、数据集准备需要准备yolo格式的目标检测数据集，如果不清楚yolo数据集格式，或者有其他数据训练需求，请看博主yolo格式各种数据集集合链接：https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集，且在不断更新，基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等，自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证！本项目所使用的数据集，见csdn该资源下载页面中的介绍栏，里面有对应的下载链接，下载后可直接使用。 2、数据准备好，开始修改配置文件参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml，可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train：训练集的图片路径 val：验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行，不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数，开始训练模型方式一：修改点： a.--weights参数，填入'yolov9-s.pt'，博主训练的是yolov9-s，根据自己需求可自定义 b.--cfg参数，填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数，填入data/banana_ripe.yaml，可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数，填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数，填入100或者200都行，根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数，根据自己的电脑性能（显存大小）自定义修改 g.--device参数，一张显卡的话，就填0。没显卡，使用cpu训练，就填cpu h.--close-mosaic参数，填入15 以上修改好，直接pycharm中运行train_dual.py开始训练方式二：命令行方式，在pycharm中的终端窗口输入如下命令，可根据自己情况修改参数官方示例：python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型，后续测试可以拿来用。三、测试 1、训练完，测试修改detect_dual.py中的参数 --weights，改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source，需要测试的数据图片存放的位置，代码中的test_imgs --conf-thres，置信度阈值，自定义修改 --iou-thres，iou阈值，自定义修改其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频【特别说明】 *项目内容完全原创，请勿对项目进行外传，或者进行违法等商业行为！【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。

基于yolov9实现的自行车检测系统python源码+运行教程+训练好的模型+评估指标曲线 (可用于自行车违停项目开发).zip

基于yolov9实现的自行车检测系统python源码+运行教程+训练好的模型+评估指标曲线 (可用于自行【使用教程】一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境，然后直接导入到pycharm中，在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客，有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包命令为：pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令，这样安装要快一些软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后，把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可（不难，参考网上博客）二、环境配置好后，开始训练（也可以训练自己数据集） 1、数据集准备需要准备yolo格式的目标检测数据集，如果不清楚yolo数据集格式，或者有其他数据训练需求，请看博主yolo格式各种数据集集合链接：https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集，且在不断更新，基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等，自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证！本项目所使用的数据集，见csdn该资源下载页面中的介绍栏，里面有对应的下载链接，下载后可直接使用。 2、数据准备好，开始修改配置文件参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml，可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train：训练集的图片路径 val：验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行，不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数，开始训练模型方式一：修改点： a.--weights参数，填入'yolov9-s.pt'，博主训练的是yolov9-s，根据自己需求可自定义 b.--cfg参数，填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数，填入data/banana_ripe.yaml，可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数，填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数，填入100或者200都行，根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数，根据自己的电脑性能（显存大小）自定义修改 g.--device参数，一张显卡的话，就填0。没显卡，使用cpu训练，就填cpu h.--close-mosaic参数，填入15 以上修改好，直接pycharm中运行train_dual.py开始训练方式二：命令行方式，在pycharm中的终端窗口输入如下命令，可根据自己情况修改参数官方示例：python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型，后续测试可以拿来用。三、测试 1、训练完，测试修改detect_dual.py中的参数 --weights，改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source，需要测试的数据图片存放的位置，代码中的test_imgs --conf-thres，置信度阈值，自定义修改 --iou-thres，iou阈值，自定义修改其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频【特别说明】 *项目内容完全原创，请勿对项目进行外传，或者进行违法等商业行为！【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。

工业检测项目-基于YOLOv9实现电子元器件识别检测系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估指标曲线.zip

工业检测项目-基于YOLOv9实现电子元器件识别检测系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评【使用教程】一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境，然后直接导入到pycharm中，在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客，有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包命令为：pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令，这样安装要快一些软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后，把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可（不难，参考网上博客）二、环境配置好后，开始训练（也可以训练自己数据集） 1、数据集准备需要准备yolo格式的目标检测数据集，如果不清楚yolo数据集格式，或者有其他数据训练需求，请看博主yolo格式各种数据集集合链接：https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集，且在不断更新，基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等，自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证！本项目所使用的数据集，见csdn该资源下载页面中的介绍栏，里面有对应的下载链接，下载后可直接使用。 2、数据准备好，开始修改配置文件参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml，可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train：训练集的图片路径 val：验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行，不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数，开始训练模型方式一：修改点： a.--weights参数，填入'yolov9-s.pt'，博主训练的是yolov9-s，根据自己需求可自定义 b.--cfg参数，填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数，填入data/banana_ripe.yaml，可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数，填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数，填入100或者200都行，根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数，根据自己的电脑性能（显存大小）自定义修改 g.--device参数，一张显卡的话，就填0。没显卡，使用cpu训练，就填cpu h.--close-mosaic参数，填入15 以上修改好，直接pycharm中运行train_dual.py开始训练方式二：命令行方式，在pycharm中的终端窗口输入如下命令，可根据自己情况修改参数官方示例：python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型，后续测试可以拿来用。三、测试 1、训练完，测试修改detect_dual.py中的参数 --weights，改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source，需要测试的数据图片存放的位置，代码中的test_imgs --conf-thres，置信度阈值，自定义修改 --iou-thres，iou阈值，自定义修改其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频【特别说明】 *项目内容完全原创，请勿对项目进行外传，或者进行违法等商业行为！【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。

目录