【YOLO】自定义训练数据集

已于 2023-07-20 17:27:51 修改
阅读量260 收藏
点赞数
分类专栏： 机器学习 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能
于 2023-07-20 11:21:47 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37556124/article/details/131823180
版权
本文介绍了如何使用YOLO格式和VOC格式数据集进行自定义训练，包括数据集的准备、模型配置、模型训练以及模型推理的详细步骤，通过CLI方式实现深度学习模型YOLOv5的训练过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

【YOLO】自定义训练数据集

上一章 yolov5自定义训练数据（roboflow版）

文章目录

前言

上一章介绍到使用roboflow标注并训练模型，本次介绍cli方式，制作并训练自己数据集。

一、准备数据集

1.1 下载YOLO格式

可以从roboflow直接下载YOLO格式数据集（二维码数据集）

1.2 下载VOC格式

可以从csdn下载VOC数据格式（二维码数据集）

1.2.1 VOC格式转YOLO格式

下载后目录如下

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
yolo 训练自己的数据集
m0_73406727的博客
08-14 767
训练自己的数据集
【YOLO】训练自己的数据集(不定时更新)
qq_44703886的博客
01-19 9289
引言 截至2021年1月份，YOLOv5已经更新了四个版本了，如下图所示： 可以根据自己的需求选择不同的版本： 官网连接：https://github.com/ultralytics/yolov5 1 数据集准备 数据集的树形框架如下图所示： 上述data文件夹和xml_2_txt.py文件放在yolov5的项目文件中： 如上图： Annotations：用labelimg标注软件生成的.xml文件 images：原始图像储存的文件夹（与.xml文件名一一对应，除了扩展名不同） ImageSets：文
YOLO训练自己的数据集
热门推荐
Panda
06-12 4万+
很高兴现在已经有几百人通过我的教程成功地使用YOLO处理自己的数据集。 最近一直在用CNN的模型做图像二分类，但苦于效果不佳，于是把图像分类问题转作目标识别问题。做目标识别选择了Yolo（you only look once）,一个最近推出的方法，突出的优点就是速度快。查找了网上关于yolo的训练自己数据集的方法，大都存在一点问题，而且yolo不久前更新到version2版本。在自己的亲身试...
YoloV10 训练自己的数据集（推理，转化，C#部署）
qq_65356682的博客
09-14 5266
yolov10和yolov8的文件结构差不多 所以如果你训练过其他的yolov5以上的yolo，你可以直接拷贝环境进行使用，当然你如果想配置gpu。然后再设置各项参数 你可以再其中自己定义一个文件 里面写上你需要的类 比如置信度，类别 以及类别数量等等。为后续的dll生成做准备。下载anaconda 并安装 在网上随意下载一个2022版本的就行。创建一个名为yolo的cs文件用于 将yolov10模型结构做引用。下方网站中下载你需要的版本下载时要注意对应关系，我们需要设定yolov10的模型结构。
YOLOv10训练自己的数据集（AutoDL算力云）
weixin_45314480的博客
06-27 4028
将数据集放在dataset目录下目录格式如下：图片以JPG格式放在JPEGImages中标签放在Annotations中YOLO格式需要的txt放在txt中。
ultralytics yolo 训练自定义人脸关键点训练和验证数据集
10-20
此外，也可以利用数据增强技术，如旋转、缩放、剪切等方法，来扩充训练数据集，提高模型的鲁棒性。 最后，通过一系列的训练和调优，我们能够得到一个性能优异的人脸关键点检测模型。这个模型可以应用在各种实际的...
darkent yolo自定义数据标注训练全流程说明示例
06-08
《Darknet YOLO自定义数据标注与训练的全面指南》 在深度学习领域，目标检测是一项关键任务，而YOLO（You Only Look Once）框架因其高效和准确而在实际应用中备受青睐。本文将深入探讨如何使用Darknet框架对自定义...
计算机视觉领域中YOLO系列模型的实战指南-从入门到自定义数据集训练
03-17
针对进一步的应用，则讲解了创建自定义数据集的方式、训练流程设置，以及评估指标的选择如mAP50。最后提供了关于性能调优和扩展性的建议，涵盖硬件资源管理和进阶的技术，比如超参数调整和部署选项（例如TensorRT）...
YOLOv8 | 训练自定义数据集
狂放不羁霸的博客
12-23 1329
1 处理数据集 1.1 数据集格式介绍 1.2 划分数据集 1.3 在 YOLOv8 中配置数据集 2 训练 YOLOv8 模型 2.1 模型训练代码 2.2 开启 TensorBoard
Yolo-FastestV2 训练自己的数据集
weixin_44230615的博客
11-17 3370
根据原作者源码及说明实践后总结 操作环境 Ubuntu 18.02 +cuda 11.1 +pytorch 1.9.0 作者源码下载：https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2 配置环境 新建： conda create -n yolov2 python=3.8 安装pytorch： conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia 下载源码：
Ubuntu16.04下YOLO V3训练自己的数据集（超详细））
10-13
Ubuntu16.04下YOLO-V3的配置方法，里面添加了一些配置成功的网址，实测有效
使用YOLOv8训练自己的数据集（原理解析+数据标注说明+训练教程+图形化系统开发）
dejahu的博客
08-19 3万+
Hello，大家好，本次我们来教大家使用YOLOV8训练自己的数据集。YOLO系列目前已经更新到了V10，并且YOLO系列模型已经目前稳定运行了一段时间。经过一段时间的准备，我们选择在暑期的这个时间点更新YOLOV8模型的教程，从原理、数据标注和环境配置一一展开讲解，帮助小伙伴们掌握YOLOv8的基本内容。注意本次的教程除了支持v8模型的训练，还适用v3、v5、v9、v10等一系列模型的训练。为了帮助大家能灵活选择自己喜欢的内容，我们选择分P的方式进行更新。
Yolo训练自定义数据集
double_ZZZ的博客
04-14 486
Yolov4环境搭建 这里的环境与yolov3大致相同，差别主要在pre-train weights和conv连接 Cloning and Building Darknet clone darknet from AlexeyAB’s famous repository, git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet adjust the Makefile to enable OPENCV and GPU for darknet cd darknet sed -
yolo v3训练自己的数据集
qq_33031419的博客
01-09 474
1.安装labelimg 参考：Ubuntu18.04安装labelImg标注工具---pyqt5 - it610.com sudo apt-get install pyqt5-dev-tools sudo pip3 install lxml git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git cd labelImg make qt5py3 # 用make all 会导致先识别pyqt4. python3 labelImg.py #打
YOLOv7——训练自己的数据集
weixin_64064486的博客
08-31 3820
yolov7训练自己的数据集，小保姆级教程
YOLOv11训练自己的数据集，从代码下载到实例测试 （含YOLOv11网络结构图）
Limiiiing的博客
09-30 3万+
在Windows10上配置CUDA环境教程2024年9月30日，YOLOv11是最新发布的计算机视觉模型。支持多种任务，包括目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计、有向目标检测以及物体跟踪等，本文主要讲述其检测任务的模型搭建训练流程。以上就是YOLOv11训练自己数据集的全部过程啦，欢迎大家在评论区交流~
利用YOLO标注并训练自己的数据集
qq_46300009的博客
02-08 3226
weights更改成训练好的模型路径，路径在runs/train里面，选择最新的exp，可以看到训练过程，模型保存在weights里面，我们选择best.pt即可 例如 runs/train/exp13/weights/best.pt。但其实我们发现只要提取视频中的一部分图片进行标注，进行训练，在视频中就能获得不错的的效果。即可打开labelimg工具，点击Open Dir，打开数据集的文件夹，可以看到我们数据集的图片。source表示需要检测的图像或者视频，我们把视频放到根目录，更改参数即可。
YOLO | 用YOLOv7训练自己的数据集（超详细版）
weixin_44649780的博客
02-07 2万+
第一次训练时，在ymal文件中未设置train_list.txt和val_list.txt，可以训练，未提示错误，yaml文件如下，数据是从Rowblow上下载好的格式（不是自己的数据集）。nc: 38names: [#这里省略]个人认为默认指向路径下的图片，具体原因还在研究中。。。yolov7训练时的出来labels指的是什么，为什么每一个epoch的标签数都不同？
roboflow cli
最新发布
03-21
### Roboflow CLI 使用指南 Roboflow 是一种用于计算机视觉数据集准备的强大工具，支持通过命令行界面（CLI）简化工作流程。以下是关于如何安装、配置以及使用 Roboflow CLI 的详细介绍。 #### 安装 Roboflow CLI 为了开始使用 Roboflow CLI，需先完成其安装过程。通常情况下，可以通过 Python pip 工具来快速安装： ```bash pip install roboflow ``` 此命令会自动下载并安装最新版本的 Roboflow CLI 库[^4]。 #### 配置 API 密钥 在首次运行之前，需要设置用户的 API 密钥以便访问个人项目中的数据集。API 密钥可以从 Roboflow 账户页面获取，并通过以下命令进行配置： ```bash roboflow login --key YOUR_API_KEY ``` 这一步骤确保 CLI 可以安全地连接到云端资源并执行后续操作[^5]。 #### 基本命令结构 Roboflow CLI 提供了一系列简单易记的命令，类似于其他常见的 CLI 工具描述[^1]。例如，可以轻松导出模型训练所需的数据集或者查看可用的工作区列表： - **列出所有工作区** ```bash roboflow workspace list ``` - **创建新数据集** ```bash roboflow dataset create my_dataset_name ``` - **上传本地图片至指定数据集** ```bash roboflow upload path/to/images --dataset=my_dataset_name ``` 这些基础功能使得管理大量图像文件变得更加高效便捷。 #### 数据增强与预处理选项 利用内置参数调整能力，还可以实现自定义程度较高的数据增强效果。比如随机裁剪、翻转等功能都可以直接通过附加标志位完成设定: ```bash roboflow augment --flip horizontal vertical --rotate degrees=90 ... ``` 以上示例展示了水平垂直镜像变换加上旋转角度为90度的操作方法[^6]。 #### 下载特定格式的数据集副本 对于已经标注完毕的数据集合来说，有时我们需要将其转换成某种框架所接受的标准形式再加以应用。此时可通过如下方式获得对应类型的备份档案： ```bash roboflow download coco-128 --version 1 --location ./output_dir/ ``` 这里指定了 COCO 格式的第1版数据存储于当前目录下的 output_dir 文件夹内[^7]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

IDONTCARE8

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值