【YOLO】自定义训练数据集

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。

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【YOLO】自定义训练数据集

上一章 yolov5自定义训练数据(roboflow版)



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

### 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]。 ---
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