yolov5训练自己的voc数据ubuntu

为了训练YOLOv5模型自己的VOC数据，需要安装Ubuntu操作系统，下载YOLOv5代码库，并将数据集准备好。

1. Ubuntu安装

安装Ubuntu：访问Ubuntu官网的下载页面，下载并安装最新版本的Ubuntu操作系统。

2. 数据准备

准备自己的数据：将搜集的图像分为训练集、测试集等，将它们分到不同文件夹目录下，然后为每个图像打标签，生成对应的标注文件。

生成标签文件：使用VGG Image Annotator（VIA）或LabelImg来手动标注您的图像，并为每个图像生成对应的标签文件。

格式化标签文件：将标签文件格式转换成YOLOv5接受的格式，每行一个文件（或张图片）数据信息，用空格或tab等分隔符隔开，每个行第一个项是文件对应的相对路径，后面是bounding box信息（x，y，w，h）和class id等。

3. YOLOv5代码库下载

下载YOLOv5代码库：在终端中使用git clone命令下载YOLOv5代码库。

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

下载完成后，进入yolov5目录。

cd yolov5/

4. 环境准备

安装Anaconda：在官方网站上下载并安装Anaconda，打开Anaconda终端并创建新环境，然后激活该环境。

创建和激活环境：

conda create -n yolov5 python=3.6

conda activate yolov5

安装依赖包：进入YOLOv5目录，在命令行中运行以下命令。

pip install -r requirements.txt

5. 训练YOLOv5模型

运行以下命令来训练YOLOv5模型。

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data path/to/data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights '' --name yolov5s_results

其中，path/to/data.yaml替换为您的数据集路径，./models/yolov5s.yaml替换为训练使用的模型路径。

6. 测试YOLOv5模型

运行以下命令来测试YOLOv5模型。

python detect.py --source path/to/test/images --weights path/to/trained/weights --conf 0.25

其中，path/to/test/images替换为您的测试集路径，path/to/trained/weights替换为训练好的模型权重文件路径，conf是指物体检测阈值。

7. 模型结果评估

进行结果评估：可以使用mAP（mean Average Precision)来评估模型的结果。

python test.py --data path/to/data.yaml --weights path/to/trained/weights --task test

以上就是YOLOv5训练自己的VOC数据Ubuntu的详细步骤。