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[Python知识库]yolov5模型训练(自制数据集) |
这些东西是我从什么都不知道 熬了十天晚上左右 摸打滚爬于csdn、github总结出来的 在训练过程中遇到什么问题可以在评论区留言或者私信 看到会一一回复 1.制作数据集1.1 lableimg使用(打标签)数据集的制作说白了就是 在图片上打上标注 软件我这里使用的是labelimg windows下使用教程(linux也可以参考) open是打开文件一个文件 标注完所有图片后我们进行下一步 改变文件结构 1.2改变文件结构新建datas文件夹并且在文件夹里创建两个文件夹 将图片分别放入images下的文件夹 train放百分之九十左右 val文件夹放百分之十左右 labels文件夹做相同处理 然后在datas文件夹下 新建一个名为 xxx.yaml文件 文件中写入一下内容: 到这里数据集就准备好啦 下一步我们下载yolov5 2.下载yolov5yolov5下载地址下载好后 解压 我们先把数据集的 images 、 labels 、 xxx.yaml 文件放到 yolov5的data目录下 然后我们下载权重文件 权重文件下载地址 yolo的权重文件分为 s m l x 四种类型 s训练出的模型 速度快但精度低 x训练出的模型 精度高但是速度慢 m 、l处于中间位置 这个看个人情况选择 2.2环境配置建议使用虚拟环境 什么ide都行
然后我们进入虚拟环境
cd到yolo文件夹下
后面就会在虚拟环境里安装各种包
环境配置好后 下一步来修改一些文件 2.3修改文件1.进入moudles内 打开你对应权重文件名字的yaml文件 将第一行 nc: 修改成你自己的数量 3.模型训练恭喜!到这里离成功就差一步之遥了 3.1cmd命令cd到yolo目录下 输入下面的命令
输入命令后一阵滚动 模型开始训练 恭喜成功!!! 关于anaconda的安装、pytorch以及cuda的配置 有时间我会再写 |
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