yolov5训练数据集的数量

在yolov5训练数据集的准备过程中，数据集的数量是一个重要的考虑因素。根据引用资料中的描述，你可以根据自己的需求和实际情况来选择适当的数据集大小。引用资料中提到，他们使用了几千张鸟类数据集来训练yolov5模型，并获得了90%以上的模型精度。所以，一般来说，数据集中的样本数量越多，训练模型的性能和泛化能力就越好。然而，具体的数据集数量还是要根据你的实际需求、可用数据和计算资源来确定。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【YOLO】yolov5训练自己的数据集（二）](https://blog.csdn.net/ZHOU_YONG915/article/details/131136833)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [YOLOv5鸟类检测训练模型 yolov5-6.0-detect_bird-bird_dataset.zip](https://download.csdn.net/download/weixin_51154380/85438085)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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