本阶段依旧参考Bubbliiiing，开始使用前面下载YOLO_V5的模型

https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/123441983

https://gitee.com/losschen/yolov5-pytorch/blob/main/README.md

一、测试

1.权重和数据集下载

训练所需的权值可在百度网盘中下载。

链接: https://pan.baidu.com/s/1gPDsDVX1lbcSNqCKsvzz0A

提取码: 3mjs

VOC数据集下载地址如下，里面已经包括了训练集、测试集、验证集（与测试集一样），无需再次划分：

链接: https://pan.baidu.com/s/19Mw2u_df_nBzsC2lg20fQA

提取码: j5ge

2.数据集配置

找到模型中的VOC文件夹，可以看见里面是空的

把数据集缩解压

把VOCdevkit文件夹复制到yolo模型文件夹里

到这里模型的测试数据集配置好了。

3.权重配置和预测测试

模块组成和功能参考：

https://www.bilibili.com/video/BV1UB4y197pQ/?spm_id_from=333.788&;vd_source=0a6d6c4c5ae125395aeb8cbb527921c7

https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/123443267

首先整体模型的构建在yolo.py文件中

打开可以看到yolo.py里有深度学习网络里的各种卷积层。

先不管模型文件，继续看真正运行的predict.py文件，

浏览可以发现，里面有单张图片预测、摄像头检测、FPS测试和目录遍历检测等功能。但没有主体模型。无脑运行下predict.py，

报错了。内容是之前的在yolo.py输入的coco_classes.txt，显然predict.py调用了yolo.py。

因此先修改yolo.py文件

创建文件夹VOC_weight，把下载权重放里面，然后根据指示扔到log文件夹里。

把yolo.py中的权重文件和类别文件路径改成正确的，保存。

再运行下predict.py，

还是报错，改成绝对路径试一试

下一条相对路径报错，应该是相对路径指向有问题。

看了下打开的单py文件，没有加载整个模型文件夹。相对路径自然有问题

ok，正确的打开方式。

路径改回来

配置的是没有GPU的pytorch，关掉CUDA。

保存yolo.py，再运行下predict.py，

继续报错，百度发现留得是Coco数据集的权重。。。。

名字改回来，保存。运行predict.py，

终于运行成功，用VOC的数据试一试：输入图片C:\Users\Jack-Chen\Desktop\yolov5-pytorch\VOCdevkit\VOC2007\JPEGImages\000028.jpg

关闭图片，继续输入：C:\Users\Jack-Chen\Desktop\yolov5-pytorch\VOCdevkit\VOC2007\JPEGImages\000104.jpg 

ok，到这里，yolo模型测试成功。下一步训练自己的数据集。