tph-loyov5训练dota数据集

tph-yolov5是一个用于训练目标检测模型的工具。根据引用\[1\]中的说明，要训练dota数据集，你需要进行以下步骤：

1. 生成anchors文件：运行tph-yolov5生成anchors文件，如果生成的文件为空，可以重新运行一次。

2. 修改模型配置文件：在tph-yolov5的models文件夹下，找到yolov5l-xs-tph.yaml文件，根据自己的需求修改两个参数。首先，将nc改为你的标注类别数。然后，将anchors修改为上一步生成的结果，注意要按照顺序一一对应。

3. 准备数据集：根据引用\[3\]中给出的模板，创建一个类似的数据集配置文件。你需要指定训练集和验证集的路径，以及类别数和类别名称。

4. 开始训练：回到tph-yolov5目录下，运行train.py程序，并根据实际情况修改一些参数，如weights、cfg、data、hyp、epochs、batchsize、imgsz和device。训练命令可以参考引用\[2\]中的示例。

请注意，以上步骤是基于tph-yolov5工具的使用说明，具体的训练过程可能还需要根据你的实际情况进行一些调整和修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【tph-yolov5】使用tph-Yolov5训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/zztjl/article/details/124087047)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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