在colab上训练模型 #训练：
#第一段执行代码
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
#第二段，My Drive后跟你的工程文件夹 cd '/content/drive/My Drive/fruit'
#第三段 !git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone repo %cd yolov5 %pip install -qr requirements.txt # install dependencies
import torch from IPython.display import Image, clear_output # to display images
clear_output() print('Setup complete. Using torch %s %s' % (torch.version, torch.cuda.get_device_properties(0) if torch.cuda.is_available() else 'CPU'))
#第四段，--data后跟标签yaml文件所在位置， --weights后跟所用的训练网络模型，训练结果所在文件会显示在最后一行 !python train.py --img 640 --batch 50 --epochs 100 --data data/fruit.yaml --weights yolov5s.pt --nosave --cache
#测试： #--source 代表测试文件所在位置， --weights，即训练获得的模型 !python detect.py --source data/images --weights runs/train/exp/weights/last.pt --conf 0.25