Yolov5训练自己的数据集linux

要在Linux上使用Yolov5训练自己的数据集，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经准备好了文件路径。你需要下载Yolov5的官方代码，并在你的训练集文件夹中创建一个文件夹，用于存放你的训练集数据。

2. 进入你的虚拟环境。你可以使用conda activate命令来进入你的虚拟环境。如果你想切换到其他虚拟环境，可以使用conda source activate命令。如果你想退出虚拟环境，可以使用conda deactivate命令。使用conda env list命令可以查看所有存在的虚拟环境。

3. 下载预训练的.pt文件。你可以使用git clone命令从GitHub上下载Yolov5项目。然后，你可以在该项目中找到预训练的.pt文件。

4. 运行训练命令。你可以使用以下命令来训练自己的数据集：

   python train.py --data data/train20210425.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --epochs 10 --batch-size 32

这个命令中的参数包括了你的数据集路径、配置文件路径、预训练权重文件路径、迭代次数和批量大小等。你需要根据你的实际情况进行相应的修改。

请注意，以上步骤仅供参考，在实际操作中可能需要根据你的具体情况进行适当的调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [linux服务器虚拟环境部署yolov5 & 训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/qq_24586395/article/details/116054842)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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