yolos5训练自己的数据集 ubuntu18

YOLOv5是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。YOLOv5是由Ultralytics开发的，它在YOLOv4的基础上进行了改进和优化。

要在Ubuntu 18上使用YOLOv5训练自己的数据集，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装依赖：首先，确保你的系统已经安装了Python和CUDA。然后，使用以下命令安装YOLOv5所需的依赖库：

   pip install -r requirements.txt

2. 准备数据集：将你的自定义数据集准备好，并按照YOLOv5的要求进行标注。确保每个图像都有对应的标签文件。

3. 配置训练参数：在YOLOv5的`yolov5/models`目录下，有一些预定义的模型配置文件，你可以根据自己的需求选择一个合适的模型。然后，在`yolov5/data`目录下，创建一个新的数据集配置文件，指定你的数据集路径、类别数量等信息。

4. 开始训练：使用以下命令开始训练模型：

   python train.py --img <image_size> --batch <batch_size> --epochs <num_epochs> --data <path_to_data_config> --cfg <path_to_model_config>

其中，`<image_size>`是输入图像的尺寸，`<batch_size>`是每个批次的图像数量，`<num_epochs>`是训练的轮数，`<path_to_data_config>`是数据集配置文件的路径，`<path_to_model_config>`是模型配置文件的路径。

5. 模型评估和推理：训练完成后，可以使用训练得到的模型进行评估和推理。使用以下命令进行评估：

   python val.py --data <path_to_data_config> --weights <path_to_trained_weights>

使用以下命令进行推理：

   python detect.py --source <path_to_input_images> --weights <path_to_trained_weights>

其中，`<path_to_trained_weights>`是训练得到的权重文件的路径，`<path_to_input_images>`是输入图像的路径。