yolov5 exdark
时间: 2023-12-09 12:37:01 浏览: 64
yolov5是一种基于PyTorch的目标检测算法,而ExDark是一个用于低光照条件下的目标检测的数据集。下面是使用yolov5在ExDark数据集上进行训练的步骤:
1. 将ExDark数据集的txt格式转换为yolo格式,可以使用以下命令:
```shell
python exdark2yolo.py --input /path/to/exdark --output /path/to/yolo
```
2. 将转换后的images和labels文件夹放置在yolov5文件夹中,为训练做准备。
3. 修改yolov5/models/yolov5s.yaml和yolov5/data/exdark.yaml两个文件,将classes的数量改为ExDark数据集中的类别数量,将train和val的路径改为转换后的images和labels文件夹的路径。
4. 运行以下命令开始训练:
```shell
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 300 --data /path/to/exdark.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights '' --name exdark_yolov5s_results
```
其中,--img指定输入图像的大小,--batch指定批量大小,--epochs指定训练的轮数,--data指定数据集的配置文件路径,--cfg指定模型的配置文件路径,--weights指定预训练模型的路径,--name指定训练结果的保存路径。