yolov5训练自己数据集的操作步骤
时间: 2023-07-05 14:22:01 浏览: 132
yolov5实现目标检测,可训练自己的数据集。
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训练自己数据集的 YOLOv5 操作步骤如下:
1. 数据集准备:将数据集按照 YOLOv5 的格式进行标注,每张图片对应一个 txt 文件,txt 文件中包含目标类别、中心坐标、宽高等信息。
2. 环境配置:安装 PyTorch 以及其他必要的 Python 库,如 numpy、opencv-python 等。
3. 下载 YOLOv5 源码:使用 Git 克隆 YOLOv5 源码,并进入源码目录。
4. 修改配置文件:在源码目录中找到 yolov5/models/yolov5s.yaml 配置文件,修改类别数和训练集、验证集、测试集路径等。
5. 数据集划分:将数据集按照一定比例划分为训练集和验证集。
6. 训练模型:运行 train.py 程序进行模型训练,如下所示:
```
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt
```
其中,--img 表示输入图片的大小,--batch 表示每个批次的图片数量,--epochs 表示训练轮数,--data 表示数据集配置文件路径,--cfg 表示模型配置文件路径,--weights 表示预训练模型文件路径。
7. 模型评估:运行 test.py 程序对模型进行评估,如下所示:
```
python test.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --data data.yaml --img-size 640 --iou 0.65 --task test
```
其中,--weights 表示训练得到的模型文件路径,--data 表示数据集配置文件路径,--img-size 表示输入图片的大小,--iou 表示 IoU 阈值,--task 表示评估任务,可以是 test 或 val。
8. 模型应用:使用训练得到的模型对新的图片进行目标检测,如下所示:
```
python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --source test.jpg --img-size 640 --conf 0.4
```
其中,--weights 表示训练得到的模型文件路径,--source 表示输入图片路径,--img-size 表示输入图片的大小,--conf 表示置信度阈值。
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