yolov5训练自己数据集跑不出来权重文件

您好！对于使用YOLOv5训练自己的数据集出现问题无法生成权重文件的情况，可能有以下几个原因：

1. 数据集准备：首先要确保您的数据集准备工作正确无误。包括标注框的格式是否正确，标签文件的生成是否正确，以及图片路径等是否正确配置。

2. 配置文件：确保您的模型配置文件正确配置了训练数据集的相关参数，如类别数量、输入图像尺寸等。

3. 训练参数：检查您的训练参数设置是否合理。例如，学习率、迭代次数、批量大小等参数可能需要调整。

4. GPU资源：确认您的GPU资源是否足够支持模型训练。YOLOv5需要一定的显存资源来训练模型，如果显存不足可能会导致训练失败。

5. 模型选择：确定您选择的YOLOv5版本是否适合您的数据集。不同版本的YOLOv5可能有不同的结构和要求。

请逐一检查以上步骤，排除可能的问题，然后再尝试重新训练自己的数据集。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，我将尽力帮助您解决。

相关问题

yolov5训练自己的数据集的权重文件保存在那

在YOLOv5训练自己的数据集过程中，权重文件保存在训练过程中的`runs`文件夹下的对应实验目录中。具体来说，训练过程中会在`runs`文件夹下创建一个以时间戳为名称的文件夹，该文件夹中保存了训练过程中的权重文件、训练日志和其他相关信息。在该文件夹下，可以找到最新的权重文件，一般以`.pt`为后缀。这个权重文件可以用于后续的推理任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [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%"]
- *3* [YOLOv5训练自己数据集（详细易懂版）](https://blog.csdn.net/m0_60985598/article/details/131048096)[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%"]
[ .reference_list ]

yolov5训练自己的数据集不使用预训练权重

### YOLOv5 自定义数据集无预训练权重训练

在YOLOv5中从零开始训练自定义数据集而不依赖预训练模型涉及多个配置调整和准备阶段。以下是具体实现方法：

#### 准备工作环境
确保安装了必要的库并克隆了YOLOv5仓库：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

#### 数据集格式转换
自定义数据集需遵循特定结构，通常包括图像文件及其对应的标注文件（通常是`.txt`）。每行代表一个边界框，格式如下：

class_id center_x center_y width height

这些值均为归一化后的浮点数。

#### 修改配置文件
创建一个新的YAML配置文件用于描述数据集属性，如类别数量、路径等。假设保存为`custom_data.yaml`：

train: ./data/custom/train/
val: ./data/custom/valid/

nc: 3  # 类别总数
names: ['cat', 'dog', 'person']  # 类别名称列表

#### 调整超参数设置
编辑`yolov5s.yaml`或其他所选模型架构文件来适应新任务需求。特别是对于不使用预训练权重的情况，可能需要更长时间收敛以及适当降低学习率以稳定训练过程[^2]。

#### 启动训练流程
通过命令行启动训练脚本，并指定不加载任何预训练权重：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data custom_data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --name custom_training_from_scratch

注意最后的`--weights ''`表示完全随机初始化网络参数而不是基于已有模型微调。

#### 训练监控与评估
利用TensorBoard可视化损失曲线和其他指标变化情况；定期验证模型性能，在测试集上计算mAP等评价标准。