yolov5s训练

参考链接:http://t.csdn.cn/vVOkE

http://t.csdn.cn/yaj4C

学习视频:训练YOLOv5模型(本地)(一)_哔哩哔哩_bilibili

首先:配好虚拟环境

这步不会的直接去这里学习:PyTorch深度学习快速入门教程(绝对通俗易懂!)【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili

我的版本是python3.8,cuda11.6,torch1.12.1+cu1.6

一:yolov5源代码下载地址

GitHub – ultralytics/yolov5 at v5.0

二、下载预训练权重yolov5s.pt

 yolov5s.pt下载链接:https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v7.0/yolov5s.pt

三:安装所需要的包

pip install -r requirements.txt

四、建立datasets

格式为:

数据集标签格式需要时txt,我用labelimg标注的yolo格式,如果是xml格式的话需要转换一下,参考链接:http://t.csdn.cn/nFSED

http://t.csdn.cn/K2zeJ

 五、修改yaml文件

一个yaml文件时data文件夹下的,复制一个voc.yaml改成自己的文件名,这里我改成了data.yaml,内容如下,需要写上训练集与验证集的地址,nc为类别个数,names为类别名,按自己数据集的顺序写,其他的download那些都删掉,只要干货

 第二个yaml文件在models文件夹下,这里我们用5s那就修改yolov5s.yaml文件中的nc为3。

六、训练

在train.py中,修改以下

weights为下载好的预训练权重那么我用的就是yolov5s.pt

cfg就是我们改过models文件夹下的yaml文件

data为我们写成自己的data文件夹下的data.yaml

epochs训练轮数不用说了

batch-size我设置的8,奈何我电脑多了跑不动

name为训练结果文件夹的名字

workers我设置的是0

 修改好后就可以训练了,总的来说和v7很像

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原文链接:https://blog.csdn.net/cyh20182808/article/details/130603948

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