使用yolov5训练自定义数据集指南
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本文详细介绍了如何使用yolov5训练自己的数据集，包括数据准备、数据集划分、标签格式转换、训练配置修改及训练过程。提供了一段Python脚本用于数据集的划分，并强调了在训练前需要修改图片路径和配置文件以适应自定义数据。对于没有GPU或显存不足的情况，还给出了相应资源链接。
说明
- 利用yolov5 训练自己的数据集
通常需要利用自己标注的数据进行训练
接下来记录下如何训练自己的数据
数据准备
我这用的是自己的数据集，一个射击检测的数据，小批量数据
下载地址： https://download.youkuaiyun.com/download/monk96/87321729
图像数据：
- 目录格式：
ImagesSets 是作者划分的数据集，不过我们一般都是删掉自己划分。
JPEGImages:
存放原始图片， 有的说要放在images里， 这个是因为yolov5的datasetloader 写的是images，
我们只需要改成自己的目录就可以了。
划分完的结果
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