本文介绍在新环境中使用最新版Ultralytics YOLO进行图像检测项目的完整流程。建议保留旧项目,新建独立环境、目录和数据集,避免环境混乱。步骤包括生成图片、标注、划分数据集、创建新Conda环境、安装PyTorch和Ultralytics、先跑3 epoch小样例验证,再正式训练,最后用best.pt检测。强调数据不泄漏、保留原始数据、记录实验参数,并给出检查清单。
本文介绍了YOLOv5和YOLOv5-Face的环境搭建及常见问题解决。首先,创建requirements.txt文件并安装依赖。然后,提供数据集划分的Python脚本,确保训练集和验证集的正确分配。最后,列举了常见错误及其解决方案,如标注格式错误和缺失结果文件,建议检查代码块和Python版本。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。