在pycharm中pt文件怎么运行
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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。
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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。
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
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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
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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
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【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。 【特别强调】 1、csdn上资源保证是完整最新,会不定期更新优化; 2、请用自己的账号在csdn官网下载,若通过第三方代下,博主不对您下载的资源作任何保证,且不提供任何形式的技术支持和答疑!!!
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基于 Yolov5的检测模型
运行程序 1、测试.pt模型文件 1.在pycharm里打开下载的yolov5环境,在根目录打开runs文件,找到trains文件中的best_1.pt即为训练最优模型。 2.在根目录找到 detect.py 文件,修改代码221行默认路径至模型路径,222行路径更改至所需测试图片路径,点击运行。 2、测试.onnx模型文件 1.在pycharm里打开下载的yolov5环境,在根目录打开 export.py 文件,修改默认输出模型类型为onnx,选择best_1.pt输入模型,点击运行。 2.在根目录找到detect_onnx.py文件,修改代码221行默认路径至模型路径,222行路径更改至所需测试图片路径,点击运行。
Anaconda安装与环境搭建[代码]
本文详细介绍了Anaconda的安装步骤及环境搭建过程。首先,按照指定步骤完成Anaconda的安装。接着,通过执行conda env list查看环境列表,并使用conda create -n yolov6 python==3.10命令创建Python3.10环境。激活环境后,进入PyCharm添加创建的解释器。随后,进入yolov5所在地址,执行pip install -r requirements.txt配置环境变量。最后,通过执行python predict.py --weights yolov5s-seg.pt --source 0命令调试yolov5,其他文件调试可参考相同步骤。
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