yolov5训练自己的数据集的步骤
时间: 2025-05-26 11:04:43 浏览: 14
### YOLOv5训练自定义数据集的步骤指南
以下是使用YOLOv5训练自定义数据集的主要流程,涵盖了从数据准备到模型导出的关键环节:
#### 1. 安装依赖项
首先需要安装YOLOv5所需的依赖库。可以通过克隆官方GitHub仓库并安装必要的包来完成这一操作。
```bash
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
%cd yolov5
!pip install -r requirements.txt
```
以上命令会克隆YOLOv5代码库,并安装运行所需的所有Python库[^4]。
#### 2. 准备数据集
为了使YOLOv5能够识别和处理自定义数据集,需将其转换为支持的格式(通常是COCO或VOC格式)。具体来说:
- **收集数据**:可以采用开源数据集、网络爬虫或者自行拍摄图片等方式获取数据。
- **标注数据**:推荐使用LabelImg或其他类似的工具对图像进行标注。标注完成后,保存为`.txt`文件,每行表示一个边界框及其类别索引[^5]。
- **划分数据集**:将数据划分为训练集、验证集和测试集。通常比例为7:2:1或8:1:1。可编写简单的脚本来自动化该过程。
#### 3. 创建数据配置文件 (data.yaml)
创建一个名为`data.yaml`的文件用于描述数据集结构。其基本内容如下所示:
```yaml
train: ../path/to/train/images/
val: ../path/to/validation/images/
nc: 3 # 类别的数量
names: ['class1', 'class2', 'class3'] # 各类别的名称列表
```
确保路径指向实际存储位置,并正确设置类别数与对应的标签名[^6]。
#### 4. 调整超参数 (optional)
如果希望优化性能表现,则可以根据需求调整默认的超参设定。编辑位于`yolov5/models/hyp.scratch-low.yml`中的各项数值如学习率(`lr0`)、动量(`momentum`)等以适应特定场景下的最佳效果[^7]。
#### 5. 开始训练
执行下面这条命令即可启动训练进程,在这里我们指定了使用的预训练权重文件(model),以及输入尺寸(imgsz)等相关选项。
```bash
!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --weights yolov5s.pt --cache
```
其中各参数含义分别为:
- `--img`: 图片分辨率大小;
- `--batch`: 批次大小;
- `--epochs`: 总轮次数目;
- `--data`: 数据配置文件地址;
- `--weights`: 初始化时加载的基础权重路径(也可以设为空字符串''代表随机初始化)[^8]。
#### 6. 测试与评估
当训练结束后,利用test脚本对模型精度做进一步检验。
```bash
!python val.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --data data.yaml --img 640
```
#### 7. 导出最终模型
最后一步就是把经过良好调优后的检测器转存成易于部署的形式比如ONNX, TorchScript等形式方便后续集成至其他应用当中去。
```bash
!python export.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --include onnx
```
通过上述一系列操作就可以顺利完成整个基于YOLOv5框架之上构建专属定制化物体探测系统的全流程了!
阅读全文
相关推荐



















