yololv5 训练自己的数据

最新推荐文章于 2025-04-10 18:04:34 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
版权
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。

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

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

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目录结构如下 .txt文件是由train_label.py文件生成的,其他的文件需要根据自己选定的版本yolo版本进行选择.(这里以yolov3-tiny为例) 修改配置train_label.py保修需要的类.然后执行 python train_label.py # 执行后即可出线`.txt`文件,如果遇到报错请查看数据集的位置是否正确. 修改v3_tiny_obj.names文件 修改v3_tiny_obj.data文件 生成yolov3-tiny.conv.15文件 (预训练权重的提取)
用yolov5训练自己的数据集并用TensorRT加速
sinat_16423171的博客
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前言 本文主要介绍目标检测YOLOV5算法来训练自己的数据集，并且使用TensorRT来对训练好的模型进行加速推理。 环境配置 ubuntu 18.04 64bit nvidia gtx 2080Ti cuda 11.0 torch 1.7 pip install requirements.txt （手动狗头） 我用的是nvidia官方的docker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
手把手教你使用YOLOV5训练自己的数据集并用TensorRT加速
qq_29462849的博客
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点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达前言本文主要介绍目标检测YOLOV5算法来训练自己的数据集，并且使用TensorRT来对训练好的模型进行加速推理。环境配置ubunt...
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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12-19 5990
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
Windows 10安装YOLOv5训练及验证狗狗照片
wind的专栏
12-31 1643
1. Install YOLOv5 $git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 $cd yolov5 $pip install -r requirements.txt 2. 训练数据集(已标签过) 链接：https://pan.baidu.com/s/1kMckA7OAi-UZdxgdD9ys7w 提取码：adnb 3. 执行train.py开始训练狗狗照片 $python train.py --data data/dogs.yaml.
yolov8学习以及地下城数据标注训练
weixin_43108331的博客
08-24 5106
该流程为加载模型配置 yolov8n.yaml， 加载权重yolov8n.pt，训练数据，验证数据，推理，导出onnx (导出一般用不到)4.将上面代码保存运行python main.py, 结果打印得到保存的目录，目录下有best.pt则是基于yolov8n.pt训练的。设置自动保存，修改标注的xml的保存目录，完成后开始画框标注，这里应该会出现predefined_classes.txt内的提示标签。上面为官网的代码配置文件在目录中有说明。2.解压进入根目录新建main.py。1.首先就是下载源码。
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R3打卡——pytorch实现心脏病预测
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1.​环境配置与数据加载检查GPU可用性并设置训练设备使用Pandas加载心脏病数据集heart.csv数据集包含13个生理特征和1个目标变量（是否患病）样本总量：303条（示例数据未展示具体维度）​2.数据预处理特征标准化：使用对特征列进行Z-score归一化数据集划分：训练集90%（约273条）测试集10%（约30条）数据张量化：将Numpy数组转换为PyTorch Tensor创建DataLoader：批量大小64未启用shuffle（可能影响训练效果）
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公司内部建立pypi源
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yololv5数据集
03-22
<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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