机器学习基于yolov5的海棠花花朵检测识别项目源码+数据集+课程报告 1、搭建环境 创建运行yolov5的虚拟环境：conda create -n yolov5 python=3.9 安装yolov5的运行环境：pip install -r requirements.txt 运行yolov5算法：python detect.py --source 0 # webcam img.jpg # image vid.mp4 # video path/ # directory path/*.jpg # glob 'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc' # YouTube

机器学习课程设计—基于yolov5的海棠花花朵检测识别项目源码+数据集+实验报告。 <2>打标签：用工具labelImg-master进行打标签： 1）在路径栏输入cmd，进入控制台 2）以此执行以下命令： pip install PyQt5 pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc 3）启动打标签软件：执行：python labelImg.py 将这个图标改为yolov5，按住W再拖动鼠标 进入yolov5根目录打开cmd: 制作好数据集后，接下来就是训练，训练代码如下： # Train YOLOv5s on COCO128 for 3 epochs $ python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 3 --data flowers.yaml --weights yolov5s.pt 以下是训练完毕的效果，红框中为提示内容在文件夹哪个位置，是我们需要找到的文件夹：