博客3：YOLOv5车牌识别实战教程：模型训练与评估

Posted 2023-04-09 SYBH.

摘要：本篇博客将详细介绍如何使用YOLOv5进行车牌识别模型的训练与评估。我们将搭建训练环境、准备数据、配置模型参数、启动训练过程，以及使用验证集评估模型性能。

车牌识别视频

正文：

3.1 搭建训练环境

 

首先，我们需要搭建YOLOv5的训练环境。YOLOv5使用PyTorch框架，所以需要安装PyTorch及其依赖库。此外，还需要安装YOLOv5所需的其他库，如numpy、opencv-python等。

可以使用以下命令安装所需的库：

pip install torch torchvision
pip install numpy opencv-python

接下来，克隆YOLOv5的GitHub仓库：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5

3.2 数据准备

根据博客2中的内容，我们已经将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并转换为YOLOv5所需的标注格式。接下来，我

yolov3_tiny+车牌识别 tensorflow1.x实现（适合新手，全程教学）

0 代码和数据集下载

网址：https://download.csdn.net/download/qq_40214464/19159417

1 环境配置

二 框架介绍

三 数据集制作

四 模型训练

五

、模型测试