ubuntu+yolov5训练自己的数据集

在Ubuntu系统上，训练自己的数据集使用YOLOv5的步骤如下：

1. 首先，你需要安装YOLOv5。你可以通过以下命令从官方GitHub仓库下载YOLOv5的代码文件：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

2. 接下来，你需要准备自己的数据集。这包括收集和标注你的图像数据，并将它们整理成适合YOLOv5训练的格式。你可以参考官方文档或其他教程来了解如何准备和标注数据集。

3. 修改YOLOv5的配置文件以适应你的数据集。在YOLOv5的`yolov5/data`目录下，你可以找到`data.yaml`文件。你需要编辑该文件，将其中的类别数和路径等信息修改为你自己的数据集对应的值。

4. 下载YOLOv5的权重文件。你可以从YOLOv5的GitHub发布页面下载对应版本的权重文件，确保选择与你使用的YOLOv5代码版本相匹配的权重文件。

5. 开始训练。在终端中，导航到YOLOv5的根目录，并运行以下命令来开始训练：

   python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 30 --data data.yaml --weights <path/to/weights>

其中，`--img`参数指定输入图像的尺寸，`--batch`参数指定每批训练的图像数量，`--epochs`参数指定训练的轮数，`--data`参数指定数据集的配置文件路径，`--weights`参数指定权重文件的路径。

6. 训练完成后，你可以使用训练得到的网络模型进行测试。运行以下命令来测试训练出的模型：

   python detect.py --weights <path/to/trained/weights> --img 640 --conf 0.5 --source <path/to/test/images>

其中，`--weights`参数指定训练得到的权重文件的路径，`--img`参数指定输入图像的尺寸，`--conf`参数指定置信度阈值，`--source`参数指定测试图像的路径。

以上是在Ubuntu系统上使用YOLOv5训练自己的数据集的一般步骤。你可以根据具体需求进行适当调整和优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv5(PyTorch)实战：训练自己的数据集(Ubuntu)](https://download.csdn.net/download/weixin_38647822/19919948)[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%"]
- *2* *3* [ubuntu+yolov5训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/vcvvcvx/article/details/130694207)[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%"]
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