yolov5训练mini数据集

要训练一个mini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mini数据集按照YOLOv5的要求进行整理和标注。确保每个图像都有对应的标签文件，标签文件应包含物体的类别和边界框的位置信息。

2. 配置训练参数：在yolov5目录下的`data`文件夹中创建一个新的配置文件（比如`mini.yaml`），根据你的数据集进行配置。在配置文件中指定训练、验证和测试数据集的路径，类别数目等信息。

3. 开始训练：使用以下命令开始训练你的mini数据集：

python train.py --data data/mini.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --batch-size 16 --epochs 50

其中，`--data`指定数据集配置文件的路径，`--cfg`指定YOLOv5模型的配置文件的路径，`--weights`为空表示从头开始训练，`--batch-size`指定批量大小，`--epochs`指定训练的轮数。

4. 模型测试：在训练完成后，你可以使用以下命令测试训练好的模型：

python test.py --data data/mini.yaml --weights runs/exp/weights/best.pt --augment

其中，`--data`指定数据集配置文件的路径，`--weights`指定训练好的模型权重文件的路径，`--augment`表示使用数据增强进行测试。

5. 可视化训练过程：你可以使用Tensorboard来可视化训练过程。在yolov5目录下运行以下命令：

tensorboard --logdir=runs

然后在浏览器中打开Tensorboard，即可查看训练日志和指标。

以上是使用YOLOv5训练mini数据集的一般步骤。你可以根据具体情况进行参数的调整和优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOV5训练自己的数据集（超详细，小白必看）](https://blog.csdn.net/m0_64524798/article/details/129003557)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [YOLOv5训练自己的数据集（超详细完整版）](https://blog.csdn.net/qq_36756866/article/details/109111065)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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