yolov5训练coco格式数据集
时间: 2025-07-09 12:56:07 浏览: 14
### 使用YOLOv5训练COCO格式数据集教程
#### 1. 准备工作
在开始之前,需确保已安装必要的依赖库并配置好环境。具体操作可参考相关文档[^2]。此外,下载官方提供的预训练权重文件 `yolov5s.pt` 并放置于项目根目录下。
#### 2. 数据集准备
COCO格式的数据集通常由图像和标注文件组成。为了适配YOLOv5框架的要求,需要将原始的COCO JSON标注文件转换为YOLO所需的TXT格式标签文件。此过程可以通过脚本实现[^1]:
```python
from convert_coco_to_yolo import convert_annotations
convert_annotations('path/to/coco/annotations.json', 'output/path')
```
上述代码调用了自定义函数 `convert_annotations()` 来完成转换任务。注意替换路径参数以匹配实际存储位置。
#### 3. 定义训练参数
创建一个新的`.yaml`文件用于描述数据分布情况以及类别信息。例如命名为`data.yaml`的内容如下所示[^3]:
```yaml
train: ../datasets/train/images/
val: ../datasets/valid/images/
nc: 80
names: ['person', 'bicycle', ... , 'toothbrush']
```
其中`train`, `val`字段分别指向训练集与验证集中图片所在的绝对或者相对路径;而`nc`表示目标检测类别的总数目;最后通过列表形式列举出各个分类名称。
#### 4. 开始训练
执行以下命令启动模型训练进程:
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt
```
这里设置了输入尺寸(`--img`)、批次大小(`--batch`)、轮次数量(`--epochs`)等超参选项,并指定了所使用的网络结构配置文件(`--cfg`)及初始化权重(`--weights`)。
#### 5. 模型评估
当训练结束后,在指定输出目录下的子文件夹中会生成两个重要成果——分别是最后一次保存状态(last.pt) 和表现最佳版本(best.pt)[^3] 。选取后者复制回主程序所在处重命名覆盖默认提供者之后加载验证模块检验效果如何:
```bash
cp runs/train/exp/weights/best.pt ./yolov5s.pt
python val.py
```
以上即完成了整个基于YOLOv5算法针对COCO标准样式的资料学习流程概述[^2]。
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