利用YOLOV5训练自己的数据/

对于训练模型标注图片应该是一繁琐的过程,推荐一下自动标注
https://www.cnblogs.com/zhaoyingjie/p/14519764.html
执行以下命令做好准备工作
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5# 下载 yolov5 项目 python3 -c"from yolov5.utils.google_utils import gdrive_download; gdrive_download('1n_oKgR81BJtqk75b00eAjdv03qVCQn2f','coco128.zip')"# 下载官方例子的数据集 cd yolov5#进入yolov5 项目文件 pip install -U -r requirements.txt#安装需求
有的人在python3 -c 下载数据集这一步出错,现提供百度云下载地址。
另附权重文件百度云下载地址。
coco128 提取码:55q6
权重文件更新了20200728-13:33

1.requirements

很多人在 pip install -U -r requirements.txt 这一步报错了,比如我,那么就请手动安装吧!
依次执行 pip install
如下方式
pip install numpy==1.17 pip install python==3.7 ###下面所有的需要全部装一遍,可以参照 yolov5下的 requirements.txt 文件
Python>=3.7 PyTorch>=1.5 Cython numpy==1.17 opencv-python torch>=1.5 matplotlib pillow tensorboard PyYAML>=5.3 torchvision scipy tqdm git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI
2.训练自定义数据
2.1创建Dataset.yaml
这里官方的例子使用的是coco128.yaml,这是一个小型教程数据集,由COCO train2017 中的前128张图像组成。在此示例中,这些相同的128张图像用于训练和验证。