深入浅出Yolov5之自有数据集训练流程

除了本文，大白还整理了如何深入浅出人工智能行业，算法、数据、目标检测、论文创新点、求职等版块的内容，可以查看：点击查看。

此外本文章Yolov5相关的代码、模型、数据等内容，可以查看下载：点击查看。

当然下方也列出了，如何通过官方链接的方式，下载的过程，也可以查看。

1. 下载Yolov5代码及模型权重

1.1 下载Yolov5代码

登录github链接：https://github.com/ultralytics/yolov5，下载完整的代码。

1.2 下载Yolov5模型权重

在Yolov5模型权重页面，https://github.com/ultralytics/yolov5/releases，在下方选择相应的Yolov5各个pt权重文件。

放在Yolov5代码的models文件夹中。

2 下载一系列的依赖库

按照yolov5代码中requirements.txt中的说明，下载一系列的依赖库。

3 对于推理功能进行测试

先使用预训练的模型，对于图片进行推理测试，看看效果。

修改detect.py里面的weights的路径，增加前面的models文件夹的路径。

运行结束后，可以在运行结果看到信息：

打开runs/detect/exp可