yolov5训练自己的数据集--篮球

本文介绍了如何利用yolov5训练一个专门针对篮球的目标检测模型。首先,通过爬虫等方式收集篮球图片并使用labelImg进行标注。接着,下载yolov5源码,配置basket.yaml和basketball.yaml文件。经过训练后,模型能成功进行篮球检测。

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

用yolov5实现篮球目标检测。

1)数据集

① 数据集收集

采用爬虫或者其他方式,收集带有篮球的图片

② 数据集标注

用labelImg(labelImg安装方式请参照相关教程)标注收集好的篮球数据集。

1)打开labelImg软件,导入数据集

 2)对目标(篮球)进行画框标注

3)保存对应的label文件 

生成对应的label文件(xml文件)如下所示

<annota
YOLOv6是一种用于目标检测的深度学习模型。如果你想要使用YOLOv6来训练自己的数据,你需要按照以下步骤进行操作。 首先,你需要解决可能出现的错误。根据引用\[1\]提供的链接,你可以找到YOLOv6训练时可能出现的错误以及相应的解决方法。 接下来,你需要创建一个类别配置文件。根据引用\[2\]提供的内容,你可以新建一个名为"basketball.txt"的文件,并在其中列出你要检测的类别。在这个例子中,只有一个类别,即篮球。 然后,你需要创建一个用于存放图像和标签的文件夹。根据引用\[3\]提供的内容,你可以创建一个名为"images"的文件夹用于存放图像,创建一个名为"labels"的文件夹用于存放标签。在这两个文件夹下,你还需要创建一个名为"train"的子文件夹用于存放训练集的图像和标签,创建一个名为"val"的子文件夹用于存放验证集的图像和标签。 完成了上述步骤后,你就可以使用YOLOv6来训练自己的数据了。你可以参考YOLOv6的官方文档或其他教程来了解更多关于如何使用YOLOv6进行训练的详细信息。 #### 引用[.reference_title] - *1* [最新版YOLOv6训练自己的数据集(超详细完整版!)](https://blog.youkuaiyun.com/qq_58355216/article/details/125525243)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [yolov6训练自己的数据集](https://blog.youkuaiyun.com/reset2021/article/details/125931081)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [YOLOv6训练自己的数据集](https://blog.youkuaiyun.com/qq_34835428/article/details/125720505)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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