训练自己yolov5部署rv1126

要训练自己的Yolov5并部署到RV1126上，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，你需要在Yolov5的data目录下创建一个用于训练配置的yaml文件。在该文件中，指定训练集和验证集的路径，可以使用相对路径或绝对路径，确保训练集和验证集都是路径的子目录。

2. 在命令行中使用以下命令开始训练：

   python train.py --epochs <训练轮数> --weights <模型权重> --data <配置文件路径> --batch <批量大小>

其中，`--epochs`表示训练的轮数，建议设置为至少200；`--weights`表示使用的预训练模型，选择一个简单的模型如yolov5s可以加快训练速度；`--data`指定刚才创建的配置文件路径；`--batch`表示每次训练使用的样本数量，根据你的显卡显存大小适当调整。

3. 训练完成后，在`yolov5/runs/train/expX`目录下会生成训练权重和相关的训练日志文件，其中X是一个递增的数字，选择最大的数字对应的目录，即为最新的训练结果。

接下来是一些相关问题：

相关问题:
1. 如何在Yolov5中使用自己的数据集进行训练？
2. Yolov5的模型权重有哪些可选项？它们之间有什么区别？
3. 如何在RV1126上部署训练好的Yolov5模型？
4. Yolov5的训练轮数对结果有什么影响？
5. 如何选择合适的批量大小进行训练？
6. 如何评估训练好的Yolov5模型的性能？
7. 有没有一些优化训练过程的技巧或策略可以分享？

相关问题

yolov8部署到rv1126

根据提供的引用内容，没有找到yolov8的相关信息。但是可以根据引用和引用提供的信息，介绍一下如何将yolov3部署到rv1126上。

将yolov3部署到rv1126上需要进行以下步骤：

1. 准备模型：使用darknet训练yolov3模型，并将其转换为rknn格式。可以使用rknn-toolkit工具进行转换。

2. 准备代码：可以参考引用提供的源码进行修改，以适配rv1126平台。

3. 编译代码：使用交叉编译工具，将代码编译为rv1126平台可执行文件。

4. 运行代码：将编译后的可执行文件拷贝到rv1126开发板上，并运行。

需要注意的是，在部署yolov3到rv1126上时，需要对模型进行量化，以适配rv1126的硬件加速器。可以使用rknn-toolkit工具进行模型量化。

rv1126部署yolov5

对于RV1126的部署，可以使用RKNNLite工具包来进行部署。首先，需要将yolov5模型转换为RKNN模型。可以参考GitHub上的教程，使用PyTorch将yolov5模型转换为ONNX模型，然后使用RKNNLite工具包将ONNX模型转换为RKNN模型。转换完成后，可以使用RKNNLite工具包进行推理和部署。请注意，RV1126只支持RKNNLite版本的部署。如果在部署过程中遇到"_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str"的错误，请检查代码中是否有使用了不兼容的pickle操作。另外，在训练yolov5模型时，默认使用的是yolov5s.pt作为模板进行训练。如果需要进行全新训练，请将--weights参数改为空字符串''。训练完成后，可以使用detect.py脚本进行验证，并将结果转换为ONNX文件。具体操作可以参考上述提到的GitHub教程。