YOLOv5训练模型
时间: 2025-05-17 10:17:44 浏览: 23
### YOLOv5 模型训练教程
YOLOv5 是一种高效的目标检测框架,支持多种应用场景下的目标检测任务。以下是关于如何使用 YOLOv5 进行模型训练的相关说明。
#### 训练前准备
在开始训练之前,需要完成一些必要的准备工作。这包括安装依赖库、下载预训练权重文件以及准备好数据集和配置文件。
1. **克隆 YOLOv5 仓库并安装依赖**
首先,从 GitHub 上获取 YOLOv5 的源码,并按照官方文档中的指导安装所需的 Python 库。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
2. **创建数据集 YAML 文件**
数据集的路径及相关参数需存储在一个 `.yaml` 文件中。例如:
```yaml
train: ../path/to/train/images/
val: ../path/to/validation/images/
nc: 80 # 类别的数量
names: ['class1', 'class2', ..., 'classN'] # 各类别的名称列表
```
此处 `nc` 表示类别总数,而 `names` 则对应各分类标签的名字[^2]。
3. **标注工具 LabelImg**
对于未标注的数据集,可利用开源软件 LabelImg 来手动标记图像对象的位置及其对应的类别名。运行命令如下所示:
```bash
labelimg images predefined_classes.txt
```
它会启动图形界面让用户逐一框选物体区域并指定其所属种类[^4]。
#### 开始训练过程
当一切就绪之后就可以执行实际的训练操作了。下面给出了一条典型的命令行语句作为例子:
```python
train.py --img-size 640 \
--batch-size 16 \
--epochs 50 \
--data your_data.yaml \
--cfg models/yolov5s.yaml \
--weights yolov5s.pt
```
上述脚本指定了多项重要超参设置,比如输入图片尺寸 (`--img-size`)、每批次样本数(`--batch-size`)、迭代轮次数目(`--epochs`)等;同时还明确了所采用的数据描述符位置(`--data`)、网络架构定义文件地址(`--cfg`)以及初始化权重来源(`--weights`)[^1]。
#### 调整优化策略
为了获得更好的性能表现,在默认基础上还可以尝试调整学习率调度器类型或者引入额外正则化手段等方式进一步提升泛化能力。具体方法可以参考更深入的技术博客文章[^3]。
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