使用使用自己的数据训练的 yolov5 模型在 google colab 上进行对象检测

这是对上一篇文章的补充。这是一种检查在 google colab 上运行使用您自己的数据训练的 yolov5 模型的操作的方法。
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根据自己的数据在 GooglebColab 上训练 yolov5 模型并在本地运行

由于原来的yolov5模型是在colab上运行的，所以不需要搭建环境，但是不支持网络摄像头的实时检测。

下载训练好的模型 xxxpt.file

转到您的下载文件夹并重命名它。

last.pt → 20220815_last.pt 等 改成你容易理解的
（不要使用双字节字符，不要使用空格）

去github

我的_github

从左上角的 Open in Colab 移动到 google colab（需要 google 帐户）

运行前两个单元格并检查是否检测到齐达内

上传加权pt文件

直接在yolov5文件夹下上传20220815_last.pt
（把文件放到左下角就行了，google colab连接断开后上传的文件会被删除）

上传您要检测的图像（视频）

将要检测的视频上传到文件夹 yolov5/data/images
后期视频文件名简单但安全

在 detect.py 单元格中重写并执行 --source --weight

!python detect.py --source /content/yolov5/data/images/ocd.MP4 
--weights /content/yolov5/20220815_last.pt 
--conf 0.3

重写这个

!python detect.py --source /content/yolov5/data/images/アップロードしたファイル名.MP4 
--weights /content/yolov5/アップロードした訓練済みファイル名.pt 
--conf 0.3

执行单元　检测开始！

yolov5/runs/detect/exp xx（如果多次检测，←xx是第xx个数字）
由于已创建 mp4 文件（用于视频）右键单击下载

　

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