yolov5训练自己的模型

要训练自己的yolov5模型，你需要进行以下准备工作：

1. 安装Anaconda并创建一个适用于yolov5的虚拟环境。
2. 从GitHub上下载yolov5的代码库，并确保测试代码可以正常运行。

接下来，你可以按照以下步骤进行模型训练：

1. 下载yolov5s.pt模型，并将其放在本地yolov5-master文件夹下。
2. 使用torch.hub.load函数加载本地的yolov5s.pt模型，设置source参数为'local'，以便在本地加载模型，避免网络速度问题。
3. 在训练过程中，模型的结果会保存在./runs/train/exp文件夹中。你可以在该文件夹下找到训练过程中的各种信息，最终训练出的模型保存在weights文件夹下的best.pt文件中。
4. 使用加载的自己训练的模型文件（best.pt）进行目标检测。你可以使用以下命令来完成目标检测任务：

   python detect.py --weights ./runs/train/exp/weights/best.pt --source ./YOLO_rubbish/dblj_0.jpg --device 0

以上是训练自己的yolov5模型的基本步骤和命令。你可以根据自己的需求进行相应的调整和扩展。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用Yolov5训练自己的模型](https://blog.csdn.net/ylclaire_01/article/details/123082666)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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