yolov5 训练coco2017数据集

要在yolov5中训练coco2017数据集，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，下载coco2017数据集并解压缩到yolov5/data/datasets/coco/images/目录下。这个目录将存放训练的jpg图片。\[1\]

2. 接下来，下载标注文件annotations_trainval2017.zip，并将其解压缩到yolov5/data/datasets/coco/annotations/目录下。这个目录将存放对应图片标注的xml文件。\[1\]

3. 然后，下载coco2017labels.zip并将其解压缩到yolov5/data/datasets/coco/labels/目录下。这个目录将存放标签文件。同时，将coco2017labels/coco/train2017.txt、coco2017labels/coco/val2017.txt和coco2017labels/coco/test-dev2017.txt解压缩到yolov5/data/datasets/coco目录下。\[1\]\[3\]

4. 最后，你可以在yolov5中使用这些数据集进行训练了。确保你已经按照yolov5的要求设置好了训练参数和配置文件。\[2\]

这样，你就可以使用yolov5训练coco2017数据集了。记得根据需要调整训练参数和配置文件，以获得最佳的训练效果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [YOLOv5训练自定义的烟火数据集和COCO2017数据集](https://blog.csdn.net/weixin_50008473/article/details/115331067)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [YOLOv5训练COCO2017数据集](https://blog.csdn.net/legendarylin/article/details/129787714)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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