yolov5导入数据集代码解析
时间: 2025-06-28 07:25:02 浏览: 9
### YOLOv5 导入数据集代码解析
在YOLOv5框架中,导入自定义数据集的过程涉及多个文件和配置项。以下是详细的代码解析:
#### 配置 `data/custom_data.yaml` 文件
为了使YOLOv5能够识别并加载特定的数据集,需要创建一个YAML格式的配置文件来描述数据集的信息。
```yaml
train: ./datasets/train/images/
val: ./datasets/valid/images/
nc: 4
names: ['class1', 'class2', 'class3', 'class4']
```
此配置指定了训练集和验证集的位置以及类别名称[^1]。
#### 修改 `models/yolov5s.yaml`
如果打算调整网络结构或超参数,则需编辑模型架构文件。对于大多数情况,默认设置已经足够好用,无需更改。
#### 编写数据预处理脚本
通常情况下,官方仓库提供了工具用于转换不同格式的数据到YOLO所需的格式。假设已经有了标注好的图片及其对应的标签文件(txt),可以直接跳过这一步骤;否则可能需要用Python编写简单的脚本来完成这项工作。
#### 调整 `utils/datasets.py` 中的相关函数
核心在于理解 `LoadImagesAndLabels` 类的作用,它负责读取图像路径列表,并通过OpenCV库逐张载入图片,同时解析相应的边界框坐标信息。
```python
def __getitem__(self, index):
img, (h0, w0), (h, w) = self.load_image(index)
labels = []
if self.label_files[index]:
with open(self.label_files[index], 'r') as f:
l = np.array([x.split() for x in f.read().strip().splitlines()], dtype=np.float32)
...
return torch.from_numpy(img), torch.from_numpy(labels_out)
```
上述片段展示了如何从磁盘上获取单幅样本及其真值标记。
#### 执行训练命令
最后,在终端执行如下指令启动训练过程:
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data custom_data.yaml --weights yolov5s.pt
```
这里指定了一些必要的参数选项,比如输入尺寸、批次大小、迭代次数等。
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