yoloV5检测自己数据集时,yaml配置文件怎么选择
时间: 2024-10-06 14:04:33 浏览: 57
YOLOv5 是一种流行的物体检测模型,其训练过程通常涉及修改配置文件(.yaml 格式)。当你想用 YOLOv5 检测自定义数据集时,你需要创建一个特定的配置文件来指定你的数据集路径、类别数以及其他训练相关的参数。以下是一些关键步骤:
1. **复制默认配置**:首先,从官方GitHub仓库下载YOLov5的预训练权重,并复制`yolov5s.yaml`(或其他你想使用的模型版本,如`yolov5m.yaml`等)到一个新的文件。
```bash
cp models/yolov5s.yaml new_config.yaml
```
2. **编辑新配置**:打开`new_config.yaml`,找到以下部分进行修改:
- `data`: 这里需要设置`train` 和 `val` 子目录路径,以及`names` 列表,列出你的目标类别名称。
- `img_size`: 输入图片大小,YOLOv5支持多种尺寸,根据实际需求调整。
- `batch_size`: 批量大小,可以根据GPU内存大小调整。
- `augment`: 是否开启数据增强,对于训练集通常设为True。
示例:
```yaml
data:
train: /path/to/train/images/ # 训练集路径
val: /path/to/validation/images/ # 验证集路径
names: your_class_names.txt # 类别名文件
img_size: 640 # 或者其他合适的尺寸
batch_size: 16
augment: true
```
3. **模型训练**:保存配置文件后,使用`python train.py --config new_config.yaml`命令开始训练。注意替换`new_config.yaml`为你刚才创建的实际文件名。