yolov5数据集_yolov5体验(pytorch模型训练+检测)亲测可行

最新推荐文章于 2025-04-04 19:46:56 发布

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文章标签： yolov5数据集 yolov5训练

这篇博客详细介绍了如何使用Yolov5训练自己的数据集，包括从克隆代码、下载训练集和预训练模型、配置本地环境、设置训练参数到启动TensorBoard进行可视化的过程。作者提供了相关的下载链接和命令行操作示例，并提到了训练和测试的步骤。此外，还推荐了相关的学习资源和教程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基本流程
代码clone
下载训练集&预训练模型
本地环境配置
训练参数确定&训练集样式
训练
tensorbard可视化
验证代码clone
源码github: git clone ultralytics/yolov5
码云下载(推荐):git clone yql/yolov5

下载训练集&预训练模型https://www.kaggle.com/ultralytics/coco128https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/coco128.zip https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v3.0/yolov5s.pt

本地环境配置
配置虚拟环境
conda create -n yolov5-env python=3.7
安装 requirements.txt 记录的库
pip install -qr yolov5/requirements.txt(会报错,本人单独手动安装,临时切换成国内源,较快)

训练参数确定&训练集样式

标注文件格式

1类别 (例45-->bowl)
2坐标中心点x
3坐标中心点y
4目标宽度
5目标长度
浮点数是因为做了归一化保持数值在0~1之间训练(CPU)
python train.py --data coco128.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --batch-size 64 --device cpu

tensorbard可视化执行 tensorboard --logdir runs/

TensorBoard 2.2.2 at http://localhost:6006/ (Press CTRL+C to quit)

测试
python detect.py --source ./inference/images/ --weights yolov5s.pt --conf 0.4
测试图片放到此路径下

参考网站:

https://github.com/ultralytics/yolov5github.com 从零开始手把手教你利用yolov5训练自己的数据集(含coco128数据集/yolov5权重文件国内下载）更新于20200728_ai_faker的博客-优快云博客blog.youkuaiyun.com

【yolov5】【第三期】小白手把手教你修改yolov5网络结构，看完就会动手改_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ干杯~-bilibiliwww.bilibili.com

YOLOV5网络结构_Q1u1NG的博客-优快云博客blog.youkuaiyun.com

以上