yolov5训练数据集（记录）_足球梅西数据集-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/guawazi123321/article/details/115857327

本文介绍如何使用100张梅西图片训练YOLOv5模型，通过LabelImg标注人脸，实现仅检测图片中的梅西。文章提供训练与测试的具体步骤及注意事项。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

注意注意，一定要参考：https://blog.youkuaiyun.com/a_cheng_/article/details/111401500
目标：使用100张梅西的图片进行训练，在测试的图中寻找梅西
制作数据集工具：LabelImg
随便到百度搜索100张梅西的图片，标注的时候每一张图的梅西的脸都标出来，并保存到同一个类名，比如mx
图片格式为jpg，png会出错，原因未知
在这里插入图片描述

执行：（根据自己的具体路径，这里迭代1000次，试过500，不准，结果会将是人像的目标都框起来，我的目标是在多个对象中找到梅西）

python train.py --data mxface.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights weights/yolov5s.pt --epochs 1000 --batch-size 1

在这里插入图片描述
正确执行之后，默认会生成runs/train/exp19/weights/best.pt
执行一下指令，验证训练效果：（其中mxtest1.jpg是一张有梅西的图片，验证一下效果）

python detect.py --weights runs/train/exp19/weights/best.pt --source data/imxtest1.jpg --device 0 --save-txt

在这里插入图片描述

生成的文件放在runs\detect\exp9路径下，注意执行指令后的提示就可以了，不一定是一致的

在这里插入图片描述

在此感谢博主：a_cheng_