如何使用yolov5跑自己的数据集
时间: 2025-01-17 22:04:45 浏览: 57
### 使用 YOLOv5 训练自定义数据集教程
#### 创建项目环境
为了确保能够顺利运行YOLOv5,首先需要设置合适的开发环境。这一步骤涉及克隆官方仓库并安装必要的依赖包。
```bash
git clone https://gitee.com/monkeycc/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # 安装所需库文件
```
上述命令会从指定地址获取最新版本的YOLOv5源码,并依据`requirements.txt`自动完成Python环境中各类扩展模块的部署工作[^3]。
#### 构建数据集结构
接着,在与`yolov5`同一级别的位置建立名为`datasets`的新文件夹用于存放即将使用的图像资料及其标签信息。具体布局应参照官方文档说明调整至符合框架预期的标准格式:
- `datasets/custom_dataset/images/train`: 存放训练图片;
- `datasets/custom_dataset/images/val`: 存放验证图片;
- `datasets/custom_dataset/labels/train`: 对应于训练集的目标框标注文件(.txt);
- `datasets/custom_dataset/labels/val`: 验证集中各对象的位置描述文本。
这种分层式的组织方式有助于提高后续处理效率的同时也便于维护管理。
#### 编写配置文件
针对特定应用场景定制化修改模型参数至关重要。对于YOLOv5而言,则需编辑位于根目录下的`.yaml`格式设定档——通常命名为`custom_data.yaml`。此文件内至少要明确定义类别名称列表(`nc`)、路径指向(`path`)以及划分比例等要素[^1]。
```yaml
train: ../datasets/custom_dataset/images/train/
val: ../datasets/custom_dataset/images/val/
nc: 2 # 类别数量
names: ['class_0', 'class_1'] # 各类别的字符串表示形式
```
以上实例假设存在两类物体待识别;实际操作过程中应当根据实际情况灵活调整相应数值。
#### 开始训练过程
准备工作完成后即可调用内置脚本启动正式的学习流程。通过终端输入如下指令可触发GPU加速模式下的迭代优化直至收敛或达到预定轮次上限为止。
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data custom_data.yaml --weights yolov5s.pt
```
这里选用的是轻量级预训练权重作为初始状态加载入网络之中,从而加快收敛速度并提升泛化能力。同时指定了每张输入图片大小为640×640像素点、批量尺寸设为16批次、最大循环次数定为100代以及其他必要选项。
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