yolov5-seg训练自己的数据集
时间: 2025-05-26 15:22:01 浏览: 24
### 使用YOLOv5-Seg训练自定义数据集
#### 数据准备
为了使用YOLOv5-Seg框架训练自定义数据集,需先准备好合适格式的数据。这通常涉及图像及其对应的分割掩码(mask)。每张图片应有一个相应的二值或灰度图作为其标签,其中不同像素值代表不同的类别。
对于数据标注工作,可以采用多种工具完成,比如Labelme、VIA等在线平台或是更专业的软件如CVAT。确保最终导出的数据满足YOLO所需的输入形式——即JPEG/PNG格式的原始图像加上PNG/GRAY格式的实例分割掩膜文件[^1]。
#### 配置文件设置
接下来要创建并调整项目根目录下的`data/custom.yaml`配置文档:
```yaml
train: ./datasets/train/images/
val: ./datasets/valid/images/
nc: 2 # 类别数量(背景+目标)
names: ['background', 'object'] # 各类别的名称列表
```
这里假设只有一种前景物体待检测;如果有更多种类,则相应增加`nc`字段后的数值,并补充完整的`names`数组项。
另外还需修改位于同一级别的`models/yolov5s-seg.yaml`模型结构描述档内的超参设定,特别是锚框尺寸(`anchors`)可能需要依据具体任务微调以获得更好的效果。
#### 训练过程中应注意的地方
- **硬件资源**:确认GPU显存充足支持所选网络规模,必要时降低batch size大小;
- **学习率策略**:初始阶段可设较小的学习速率逐步提升至预定最大值后再缓慢衰减,有助于收敛稳定性和速度之间的权衡;
- **验证频率**:定期保存checkpoint的同时也要频繁评估当前版本的表现指标[email protected]以便及时发现过拟合迹象;
- **可视化辅助**:利用TensorBoard或其他手段监控loss变化曲线及其他重要统计特征,便于分析问题所在并作出针对性改进措施。
```python
from utils.general import check_requirements
check_requirements('torch>=1.7.0') # 检查依赖环境是否安装正确
import torch
print(f'Using {torch.cuda.get_device_name()}')
!python train.py --img 640 \
--cfg models/yolov5s-seg.yaml \
--data data/custom.yaml \
--weights '' \
--epochs 100 \
--batch-size 16 \
--name yolov5_run_1 \
--cache
```
上述命令展示了启动一次标准训练流程所需的关键参数选项。注意当首次运行时建议不加载任何预训练权重(`--weights ''`)让整个体系从头学起从而适应特定领域特点[^2]。
阅读全文
相关推荐


















