使用yolov5m训练自己的数据集

要使用yolov5m训练自己的数据集，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备数据集：将你的自定义数据集准备好，并按照yolov5的数据格式进行标注。确保你的数据集包含图像和相应的标签文件。

2. 配置训练参数：在yolov5目录下的data文件夹中创建一个新的数据集配置文件，比如"my_dataset.yaml"。在该文件中，指定你的数据集的类别数、训练集、验证集和测试集的路径等信息。

3. 下载预训练权重：从yolov5的官方仓库中下载yolov5m的预训练权重文件，保存为"yolov5m.pt"。

4. 开始训练：使用以下命令开始训练模型：

   python train.py --img 640 --batch 16 --epoch 300 --data data/my_dataset.yaml --cfg models/yolov5m.yaml --weights weights/yolov5m.pt --device '0'

这个命令将使用640x640的图像分辨率，每个批次包含16张图像，总共训练300个epoch。你需要将"data/my_dataset.yaml"替换为你自己的数据集配置文件的路径。

5. 查看训练结果：训练过程中，模型的权重文件将保存在yolov5目录下的"runs/expX/weights"文件夹中，其中X是一个递增的数字。你可以使用这些权重文件进行后续的测试和推理。

请注意，以上步骤中的命令和路径仅供参考，你需要根据你的实际情况进行相应的修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOv5训练自己的数据集（超详细完整版）](https://blog.csdn.net/demm868/article/details/122076560)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Yolov5训练自己的数据集（详细完整版）](https://blog.csdn.net/qq_45945548/article/details/121701492)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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