YOLOv5：训练自己的数据集

🏡 我的环境：
● 语言环境：Python 3.8
● 编译器：Pycharm
● 数据集：coco128、水果数据集
● 深度学习环境：Pytorch

一、准备自己的数据集？

先用官网数据集训练

python train.py --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --img 640

二、数据集提取

执行split_train_val.py在ImageSets目录下生成train.txt、val.txt、test.txt、trainval.txt文件。
该脚本主要是划分训练集/测试集/验证集的数据比例

执行voc_label.py 在paper_data目录下生成train.txt、val.txt、test.txt、trainval.txt文件。

该脚本生成训练集/测试集/验证集的数据索引文件train.txt/test.txt/val.txt，并归一化标注信息（labels文件夹下）。

结果

错误总结

提示No labels found in /home/featurize/work/forks/datasets/paper_data/train.cache, can not start training.
我的图片格式是jpg，voc_label.py获取的图片格式要改成jpg

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