yololv5 训练自己的数据

YOLOv5训练自定义数据集问题解析
最新推荐文章于 2025-12-02 19:01:55 发布
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分类专栏： ai模型搭建，平台部署课程 文章标签： python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/monk96/article/details/128545584
在使用YOLOv5训练自己的数据时，遇到labels文件找不到的问题。原因是程序会将图像路径中的'images'目录替换为'labels'，因此要求图像和标签文件的相对路径结构必须一致。解决方案是确保两者格式对应，以保证训练过程的顺利进行。

文章目录


可能的问题

出现labels 找不到的问题

他会将你的

carData/images/003298611111111111-90_268-261&506_356&538-356&536_262&538_261&506_356&507-0_0_3_28_33_25_30_30-52-8.jpg

images 替换成labels

所以要保持 一样的格式才能完成替换

yolov13 训练自己的数据集
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07-21 409
标注要求：生成 `.txt` 文件，每行格式 `[class_id] [x_center] [y_center] [width] [height]`（归一化坐标）。- CUDA 内存不足：减小 `batch` 或 `imgsz`（如 640→416），启用 `half=True`（半精度）。- 数据集路径错误：检查 `.yaml` 中 `path` 是否为绝对路径，或改用相对路径（如 `../datasets`）。- 训练中断恢复：设置 `resume=True` 并指向 `last.pt`。
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手把手教你使用YOLOV5训练自己的数据集并用TensorRT加速
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硬件配置 ubuntu 18.04 64bit nvidia gtx 2080Ti cuda 11.0 torch 1.7 yolov5 环境配置 pip install requirements（？？？手动狗头） 我用的是nvidia官方的镜像，下载下来直接就可以用。不想装环境的戳这里 训练COCO 我们下载的预训练模型就是使用coco数据集训练出来的模型。下载COCO，运行下面的命令。YOLOv5s/m/l/x的训练时间在单台V100上是2/4/6/8天（多GPU时间更快）。使用你的GPU允许的最大
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<think>好的，我现在需要处理用户关于YOLOv5数据集的问题。用户提到了数据集下载、使用教程和格式转换，所以我得先理清这些方面的信息。 首先，关于数据集下载，用户可能需要常用的公开数据集，比如COCO或VOC。我记得YOLOv5官方文档里有提到支持这些格式，所以应该推荐他们去官方网站下载，比如COCO的官网或者Kaggle这样的平台。同时，用户可能也需要自建数据集，这时候需要用到标注工具，比如LabelImg或LabelStudio，这些工具生成的XML文件需要转换到YOLOv5的格式。 接下来是使用教程部分。用户可能想知道如何准备数据集目录结构。根据引用2里的信息，正确的划分应该是训练集、验证集和测试集，通常是6:2:2的比例。需要指导用户如何组织images和labels文件夹，并且确保每个子集都有对应的图片和标注文件。另外，配置文件的部分也很重要，用户需要修改yaml文件中的路径和类别信息，这部分要详细说明。 然后是格式转换的问题。用户提到VOC数据集（XML文件）转YOLOv5格式，这里需要解析XML中的边界框信息，并将其转换为归一化的中心坐标和宽高。引用3里提到的公式是关键，即x_center = x + w/2，y_center = y + h/2，然后除以图片的尺寸进行归一化。可能需要给出代码示例或者步骤说明，比如使用Python的xml.etree.ElementTree库来解析XML，然后进行计算和保存。 还要注意数据集划分的正确性，引用2里强调了测试集的重要性，避免用户只分成训练和验证集。可能需要提醒用户使用脚本自动划分，比如用sklearn的train_test_split函数分两次，先分训练和临时集，再分验证和测试。 用户的问题中还提到了LabelImg生成的XML文件，这属于VOC格式，所以转换时需要处理每个XML中的<object>信息，提取类别和边界框。同时，YOLOv5的标签文件是.txt格式，每行对应一个对象，包括类别编号和四个归一化后的坐标。 可能还需要提到数据增强或预处理步骤，但用户的问题主要集中在下载、使用和转换，所以可能不需要深入这部分，除非用户后续提问。 最后，相关问题部分要考虑用户可能遇到的下一步问题，比如数据增强方法、训练参数调整、标注工具使用中的问题，或者评估指标。这些都需要在相关问题里列出，帮助用户进一步探索。 总结一下，回答的结构应该是先介绍数据集下载，然后使用教程的组织结构，再详细说明格式转换的步骤，最后给出相关问题。需要确保所有技术细节准确，比如路径配置、归一化公式，并引用提供的参考资料来支持回答。</think>### YOLOv5数据集构建与使用指南 #### 一、数据集下载渠道 1. 公开数据集推荐： - COCO数据集：$http://cocodataset.org$ (含80类物体标注)[^3] - Pascal VOC：$http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC$ - Kaggle平台：$https://www.kaggle.com$ (含多领域标注数据集) 2. 自建数据集工具： - 使用LabelImg（生成XML格式）或LabelStudio（支持多边形标注） - 标注文件存储规范： ``` dataset/ ├── images/ └── labels/ ``` #### 二、数据集使用教程 1. 目录结构规范（引用[2]建议）： ``` yolov5_data/ ├── train/ │ ├── images/ │ └── labels/ ├── val/ │ ├── images/ │ └── labels/ └── test/ ├── images/ └── labels/ ``` 2. 配置文件设置： ```yaml # data.yaml train: ../yolov5_data/train/images val: ../yolov5_data/val/images test: ../yolov5_data/test/images nc: 3 # 类别数 names: ['cat', 'dog', 'person'] # 类别名称 ``` 3. 数据集划分脚本示例： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split # 首次分割：训练集60%，临时集40% X_train, X_temp = train_test_split(file_list, test_size=0.4, random_state=42) # 二次分割：验证集和测试集各占20% X_val, X_test = train_test_split(X_temp, test_size=0.5, random_state=42) ``` #### 三、格式转换详解 1. VOC转YOLO格式原理（引用[3]核心公式）： $$ x_{center} = \frac{x_{min} + w/2}{img\_width} $$ $$ y_{center} = \frac{y_{min} + h/2}{img\_height} $$ $$ w_{norm} = \frac{w}{img\_width} $$ $$ h_{norm} = \frac{h}{img\_height} $$ 2. 转换代码框架： ```python import xml.etree.ElementTree as ET def convert(size, box): dw = 1./size[0] dh = 1./size[1] x = (box[0] + box[1])/2.0 y = (box[2] + box[3])/2.0 w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = x*dw w = w*dw y = y*dh h = h*dh return (x,y,w,h) with open('label.txt', 'w') as f: f.write(f"{class_id} {x_center} {y_center} {width} {height}") ``` ####
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