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安装与测试
最近YOLOv5最新更新升级到v6.x版本，工程简便性有提升了一大步，本教程教你基于YOLOv5框架如何训练一个自定义对象检测模型，首先需要下载对应版本：
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v6.1鼠标滚到最下面下载源码zip包：
https://github.com/ultralytics/yolov5/archive/refs/tags/v6.1.zip下载完成之后解压缩到：
D:pythonyolov5-6.1首先运行下面命令行完成依赖库的安装：
等待一段时间，完成全部安装之后，运行测试：
python detect.py --weights yolov5s.pt --source dataimageszidane.jpg运行结果如下：
数据集准备与制作
自己百度收集了一个无人机与飞鸟的数据集，其中训练集270张图像，测试集26张图像。
使用labelImg工具完成标注，工具下载地址：
https://gitee.com/opencv_ai/opencv_tutorial_data/tree/master/toolsYOLOv5要求的数据集目录结构如下：
其中images是所有图像的集合，labels是所有标签信息集合。train表示训练集、valid表示测试集。这里需要注意的是，labels信息中的标签信息YOLO格式标注框需要把原始标注信息的标注框格式从：
Left top right bottom转换为
Center_x, center_y, width, height并归一化到0~1之间，这部分我写了一个脚本来完成label标签的生成，把xml的标注信息转换为YOLOv5的labels文件，这样就完成了数据集制作。最后需要创建一个dataset.ymal文件，放在与data文件夹同一层，它的内容如下：
# train and val datasets (image directory or *.txt file with image paths)train: uav_bird_training/data/images/train/val: uav_bird_training/data/images/valid/
# number of classesnc: 2
# class namesnames: ['bird', 'drone']三：模型训练
制作好数据集之后，模型训练就成为一件很简单事情，一条命令行搞定。运行下面的命令行：
python train.py --img 640 --batch 4 --epochs 25 --data uav_bird_trainingdataset.yaml --weights yolov5s.pt其中uav_bird_training文件夹里是制作好的数据集。这样就开始训练，训练过程中可以通过tensorboard来查看可视化的结果，
PR曲线说明训练效果还错！
不同框架与硬件平台推理比较
YOLOv5的6.x版本支持不同框架模型导出与推理，看下图：
这里分别导出模型为ONNX、XML、engien格式之后，使用同一段视频在我的笔记本上（CPUi7, GPU3050ti）：在下面四种推理框架上运行
-OpenCV DNN-OpenVINO-ONNXRUNTIME-TensorRT测试，分别截图如下：
OpenCV DNN推理速度
OpenVINO平台上的推理速度
ONNXRUNTIME GPU推理速度
TensorRT框架部署-FP32版本模型推理统计：
YOLOv5的6.x版本，是支持TensorRT 量化到FP16模型直接导出的，但是不支持INT8量化生成，所以自己实现了导出 量化INT8版本，测试结果如下：
python detect.py --weights uav_bird_training/uav_bird_int8.engine --data uav_bird_training/dataset.yaml --source D:/bird/bird_fly.mp4TensorRT框架部署-INT8版本模型推理统计：
最终比较：
注意：以上结果是基于Python语言上测试结果（前后处理都使用pytorch完成）
想要获得YOLOv5从数据集制作到训练到四种平台OpenCV DNN, OpenVINO, ONNXRUNTIME, TensorRT部署的全部技能，解锁深度学习各种平台部署技巧与代码实现，本教程全部源码与相关PPT，立刻扫码：
番外篇：C 推理与比较
使用C 部署时候，前后处理都改成了基于OpenCV 完成，使用CPU完成前后处理，OpenVINO CPU运行速度截图如下：
OpenCV DNN CUDA版本推理
TensorRT-FP32模型推理速度
TensorRT-INT8模型推理速度
最后把自定义训练导出的模型转换为TensorRT Engine文件之后，部署到了我的一块Jetson Nano卡上面，实现了边缘端的部署，有图有真相：
扫码获取YOLOv5 TensorRT INT8量化脚本与视频教程
扫码查看OpenCV OpenVIO Pytorch系统化学习路线图
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