tph -yolov5训练自己的数据集

要使用tph-yolov5训练自己的数据集，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经克隆了tph-yolov5的Github仓库。你可以使用以下命令来克隆仓库：

   git clone https://github.com/cv516Buaa/tph-yolov5

2. 在tph-yolov5目录下创建一个名为data的文件夹，并在其中创建一个名为your_dataset的文件夹。your_dataset将用于存储你的自定义数据集。

3. 将你的自定义数据集的图像文件和标注文件分别放入your_dataset文件夹中。确保图像和标注文件的文件名相对应。

4. 在tph-yolov5目录下的data文件夹中创建一个名为your_dataset.yaml的文件。在该文件中，按照以下格式编写数据集的配置信息：

   train: path/to/your_dataset/train.txt
   val: path/to/your_dataset/val.txt

   nc: 1  # 类别数量
   names: ['class_name']  # 类别名称

5. 创建train.txt和val.txt文件，分别包含你的训练集和验证集的图像文件的路径。每行一个图像文件路径。

6. 在终端中，切换到tph-yolov5目录并运行以下命令来开始训练：

   python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data data/your_dataset.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --name your_model_name --cache

7. 训练完成后，你将在tph-yolov5/runs/train/your_model_name目录下找到训练好的模型。