YOLO训练自己的数据集

YOLO是一种目标检测算法，而YOLOX是旷视提出的一种改进的YOLO算法。研究者在YOLOX中巧妙地集成了解耦头、数据增强、无锚点以及标签分类等优秀进展，不仅实现了超越YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5的平均准确率（AP），而且具有竞争力的推理速度。

对于YOLOv5训练自己的数据集，可以参考相关的博客和教程，如CSDN博客上的《YOLOv5训练自己的数据集（超详细完整版）》和iCode9网站上的《手把手教你用YOLOv5训练自己的数据集（从Windows环境配置到模型部署）》。这些资源提供了详细的步骤和指导，帮助初学者完成YOLOv5模型的数据集训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOX训练自己的数据集(超详细)](https://blog.csdn.net/qq_40716944/article/details/120409457)[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（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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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