YOLOv5训练流程详解

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种先进的目标检测算法，以其高效和准确的特点在计算机视觉领域得到了广泛应用。本文将详细介绍YOLOv5的训练流程，包括数据准备、模型配置、训练过程以及结果评估等步骤。

1. 环境准备

在开始训练之前，需要确保已经安装了必要的软件和库。以下是所需的主要工具：

• Python 3.6+
• PyTorch 1.7+
• CUDA 10.2+ (如果使用GPU加速)

安装命令如下：

pip install torch torchvision pip install opencv-python-headless pip install matplotlib

2. 数据准备

YOLOv5要求输入的数据格式为COCO数据集格式，包含图像文件和对应的标注文件。假设我们已经准备好了数据集，并且数据集目录结构如下：

dataset/ images/ train/ img1.jpg img2.jpg ... val/ img1.jpg img2.jpg ... labels/ train/ img1.txt img2.txt ... val/ img1.txt img2.txt ...

每个标注文件img1.txt的内容格式如下：

class_id x_center y_center width height

其中，class_id是类别的索引，x_center, y_center, width, height是归一化后的边界框坐标和尺寸。

3. 配置文件修改

YOLOv5提供了多个预定义的配置文件，可以根据需求进行修改。假设我们选择yolov5s.yaml作为基础配置文件