YOLOv5 🚀 on AzureML

本指南提供了一个快速入门，以从AzureML计算实例使用YOLOv5。

请注意，本指南是一个快速入门，适用于快速试验。如果你想解锁AzureML的全部功能，你可以找到以下文档：

先决条件

你需要一个AzureML工作区。

从你的AzureML工作区，选择计算 > 计算实例 > 新建，选择符合你需求的实例。

现在从Notebooks视图，打开一个终端并选择你的计算实例。

现在你可以创建一个虚拟环境：

conda create --name yolov5env -y
conda activate yolov5env
conda install pip -y

克隆包含子模块的YOLOv5仓库：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
git submodule update --init --recursive # 注意，你可能会收到一条消息，要求你将文件夹添加为安全目录，只需复制推荐的命令

安装所需的依赖项：

pip install -r yolov5/requirements.txt
pip install onnx>=1.10.0

训练YOLOv5模型：

python train.py

验证模型以获取精确度、召回率和mAP：

python val.py --weights yolov5s.pt

对图像和视频进行推理：

python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

将模型导出为其他格式：

python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

请注意，如果你想从笔记本中运行这些命令，你需要创建一个新的内核，并在笔记本顶部选择你的新内核。

如果你创建Python单元格，它将自动使用你的自定义环境，但如果你添加bash单元格，你需要在这些单元格中运行source activate <your-env>，以确保它使用你的自定义环境。

例如：

%%bash
source activate newenv
python val.py --weights yolov5s.pt

📅 Created 11 months ago ✏️ Updated 20 days ago