ubuntu下yolov5训练

在Ubuntu下使用yolov5进行训练的步骤如下：

1. 首先，确保你已经安装了所需的依赖库。可以使用以下命令安装cuda依赖库：

   sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

2. 下载yolov5的预训练权重文件。你可以选择合适的预训练权重文件，比如yolov5s.pt。确保你使用的预训练权重文件与网络层数对应。在训练之前，你需要修改models目录下的yolov5s.yaml文件中的相应参数，以适应你的训练需求。你可以将yolov5s.yaml文件复制一份，重命名为yolov5s_dog.yaml，并在其中修改参数。

3. 执行训练命令。你可以使用以下命令执行训练：

   python3 train.py --img 600 --batch 50 --epochs 300 --data data/dog.yaml --weights yolov5s.pt --cache --batch-size 4

这个命令中的参数可以根据你的需求进行修改。其中，--img指定输入图像的大小，--batch指定每个批次的图像数量，--epochs指定训练的轮数，--data指定数据集的配置文件，--weights指定预训练权重文件，--cache启用缓存，--batch-size指定每个GPU的批次大小。

请注意，以上步骤仅为一种可能的训练方式，具体的操作步骤可能会因个人需求和环境而有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [(笔记)ubuntu20.04下 yolov5学习与使用](https://blog.csdn.net/ID_user_name/article/details/127955404)[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]
- *2* [ubuntu20.04深度学习环境配置以及yolov5训练](https://blog.csdn.net/weixin_46678005/article/details/122472930)[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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