cpu上yolov5训练自己的数据集
时间: 2025-05-26 09:20:29 浏览: 16
### YOLOv5在CPU上的安装与训练
#### 环境配置
为了能够在CPU上运行YOLOv5并完成自定义数据集的训练,首先需要设置合适的开发环境。推荐使用Anaconda来管理Python虚拟环境及其依赖项。
创建一个新的Conda环境,并激活该环境:
```bash
conda create -n yolov5_cpu python=3.8
conda activate yolov5_cpu
```
接着,在此环境中安装必要的库和支持工具,特别是PyTorch版本应选择适合于仅含CPU支持的情况[^1]:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
#### 准备数据集
对于数据集而言,需遵循特定结构以便被YOLO框架识别。通常情况下,这涉及到图像文件夹和标签文件夹两个部分;每张图片对应一个`.txt`格式的标注文件,其中记录着目标物体的位置信息(边界框坐标)。此外还需要编写一个描述整个数据分布情况的数据.yaml文件,它指定了训练集、验证集路径以及其他参数如类别名称列表等。
假设有一个名为`custom_dataset`的新建目录用于存放所有相关资源,则其内部布局可能如下所示:
```
custom_dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
└── labels/
├── train/
└── val/
data.yaml
```
#### 开始训练
当一切就绪之后就可以启动实际的训练过程了。通过命令行调用train脚本指定所使用的权重初始化方式(可以是从头开始或是预训练好的模型),同时提供之前提到过的数据配置文件作为输入之一。考虑到是在CPU设备上执行操作,默认超参设定可能会比较耗时,因此建议适当调整batch size大小以适应硬件条件限制。
下面是一条完整的训练指令示例:
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data custom_dataset/data.yaml --weights yolov5s.pt
```
这里选择了官方提供的轻量级骨干网络yolov5s作为基础架构,并设置了最大迭代次数为50轮次。当然也可以根据实际情况灵活修改这些选项。
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