yolov5制作数据集

要制作Yolov5的数据集，首先需要下载并使用Labelme这个工具。Labelme是一个用于标记数据集的工具，可以帮助我们标记需要检测的目标和其对应的边界框。在Labelme中，你可以打开要标记的图像，然后手动绘制目标的边界框并为其添加标签。完成标记后，可以将数据保存为json格式的文件。

接下来，你需要按照一定的文件夹结构组织你的数据集。一种常见的方式是创建一个名为MaskDataSet的文件夹，并在其中创建train、test和valid三个子文件夹。在每个子文件夹中，分别创建一个images文件夹和一个labels文件夹。这样，你可以将所有训练图像放在train/images文件夹下，将对应的标签文件放在train/labels文件夹下，以此类推。

另外，在MaskDataSet文件夹下，你还需要创建一个data.yaml文件，用于描述数据集的相关信息，例如类别数目、类别名称等。最后，你还需要将Yolov5的源码放置在合适的位置，以便后续使用。

请注意，本文所使用的Yolov5版本为6.1，而且是GPU版（虽然CPU也可以运行，但速度会慢很多）。同时，需要确保你的环境中安装了torch1.7.1和cuda10.1。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5系列 1、制作自己的数据集](https://blog.csdn.net/fjlaym/article/details/123992962)[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: 100%"]
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