YOLOv5与YOLOv3训练自定义数据集全攻略

"yolov5yolov3训练自己的数据集超详细" 本文将详细介绍如何使用YOLOv5和YOLOv3训练自定义数据集的过程。YOLO（You Only Look Once）是一种高效的实时目标检测算法，其最新版本YOLOv5在性能和易用性上都有显著提升。训练自己的数据集对于个性化应用或特定领域的物体检测至关重要。 一、环境配置 首先，要确保安装了正确的软件环境。推荐的配置包括tensorflow-gpu 2.3.0、cuda 10.1、cudnn 7.6.4、torch 1.9.0以及anaconda的python 3.8版本。安装过程中可以参考相关教程，如《Tensorflow-gpu2.1.0+cuda+cudnn+torch安装教程（超详细）》。 二、获取源代码 从GitHub上获取YOLOv5的官方代码，通常是通过克隆仓库完成。你可以访问YOLOv5论文的源代码仓库，选择“Code”选项下载ZIP文件。解压后，建议在单独的文件夹中保存YOLOv5工程代码，以便管理和维护。 三、调试源代码 在代码下载完成后，需安装项目依赖。打开`requirements.txt`文件并根据其中列出的库进行安装。安装完成后，使用Jupyter Notebook打开项目中的`tutorial.ipynb`文件。为了能在当前工程目录下运行Notebook，启动Notebook时需指定工程路径。 在Notebook中，你需要逐行执行代码进行调试。在确保环境配置正确无误的情况下，可以注释掉前几行初始化代码，继续运行后续部分。如果遇到找不到预训练模型`yolov5s.pt`的问题，需要下载这个模型权重文件到相应目录，或者修改代码中的路径指向权重文件的正确位置。 四、数据准备 训练自己的数据集，你需要准备标注好的图像数据。YOLO系列算法通常要求数据集遵循一定的格式，例如YOLO的`.txt`标注文件。每个文件对应一个图像，包含了图像中所有目标的边界框坐标和类别标签。确保每个目标都正确标注，并且数据集分为训练集和验证集。 五、配置文件 修改`config.yaml`配置文件以适应你的数据集。包括设置数据集路径、类别的数量、训练参数等。例如，修改`train`和`val`字段来指定数据集的路径，`nc`字段设置类别数量，`batch_size`和`img_size`则根据硬件资源和需求调整。 六、训练 配置完成后，使用`train.py`脚本来启动训练。命令行中输入相应的参数，如训练集路径、验证集路径、配置文件等。训练过程将生成模型权重文件，你可以定期保存模型以防止训练过程中断。 七、评估与测试 训练结束后，使用`test.py`脚本对模型进行验证和测试。这将计算模型在测试集上的性能指标，如平均精度（mAP）、召回率等。还可以使用`inference.py`来实时检测新的图像或视频。 八、微调与优化 如果模型表现不尽人意，可以通过调整超参数、增加训练迭代次数或进行数据增强来优化模型。数据增强可以帮助模型更好地泛化，提高在新数据上的表现。 九、部署 最后，当模型达到满意的效果后，可以将其部署到实际应用中。这通常涉及模型的轻量化、转换成其他框架（如TensorRT）或集成到现有系统。 通过以上步骤，你应该能够成功地利用YOLOv5或YOLOv3训练自己的数据集，并实现定制化的物体检测解决方案。记住，训练过程可能需要反复调整和优化，耐心和实践是关键。