yolov5数据集json语义分割

在使用YOLOv5进行数据集的语义分割时，你可以按照以下步骤进行操作。

1. 首先，确保你的数据集中包含图像和相应的JSON文件，并将它们分别放入不同的文件夹中。

2. 创建一个seg.yaml文件，其中包含以下内容：
- train: 指定训练图像的路径（相对于'path'），并设置图像数量。
- val: 指定验证图像的路径（相对于'path'），并设置图像数量。
- test: （可选）指定测试图像的路径（相对于'path'）。

3. 设置训练参数：
- task: 设置为segment，表示进行语义分割任务。
- mode: 设置为train，表示进行训练模式。
- model: 指定模型文件的路径，例如yolov8s-seg.yaml。
- data: 指定数据文件的路径，例如seg.yaml。
- epochs: 设置训练的轮数。
- patience: 设置早停的等待轮数，即训练没有明显改进时停止训练。
- batch: 设置每批次的图像数量。

4. 运行语义分割训练，使用以上设置开始训练你的YOLOv5模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv8实例分割训练自己的数据集保姆级教程](https://blog.csdn.net/m0_51530640/article/details/129975257)[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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