yoloV5训练coco数据集

### YOLOv5模型训练COCO数据集的配置和参数调整 #### 设置运行环境并安装必要库 为了使用YOLOv5进行COCO数据集的训练，需先设置好YOLOv5的运行环境，并确保已安装所有必需的Python库[^1]。 ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` #### 数据预处理与格式转换 接下来，要将COCO数据集转换成适合YOLOv5使用的格式。这一步骤对于后续顺利开展训练至关重要。 - 下载COCO数据集至本地存储路径。 - 使用脚本工具或手动方式把JSON标注文件转为YOLO所需的txt标签文件形式。 ```python from pathlib import Path import json def convert_coco_to_yolo(json_file, output_dir): with open(json_file) as f: data = json.load(f) for image_info in data['images']: img_id = image_info["id"] file_name = image_info["file_name"].split('.')[0] annotations = [ann for ann in data['annotations'] if ann['image_id'] == img_id] yolo_format_lines = [] for annotation in annotations: category_id = annotation['category_id'] bbox = annotation['bbox'] # Convert COCO format to YOLO format (class_index center_x center_y width height) line = f"{category_id} {bbox[0]+(bbox[2]/2)} {(bbox[1])+(bbox[3]/2)} {bbox[2]} {bbox[3]}" yolo_format_lines.append(line) txt_path = Path(output_dir).joinpath(file_name + '.txt') with open(txt_path, 'w') as out_f: out_f.write('\n'.join(yolo_format_lines)) ``` #### 创建配置文件 创建一个包含数据集详情以及训练超参设定在内的yaml格式配置文档。此文件通常位于`data/coco.yaml`位置： ```yaml train: ../datasets/coco/images/train2017/ val: ../datasets/coco/images/val2017/ nc: 80 names: ['person', 'bicycle', ... ] # 完整列表见官方说明 ``` 同时，在`models/yolov5s.yaml`中定义了默认anchor尺寸，这些值是通过在COCO上执行k-means聚类算法得出的最佳矩形框大小集合[^2]。 #### 开始训练过程 最后启动实际训练流程之前，请确认已经指定了正确的GPU设备编号；如果硬件条件允许的话建议尽可能多地利用多卡加速功能来缩短整体耗时。命令如下所示： ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 300 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt ``` 上述指令中的各个选项可以根据具体需求灵活调整，比如图像分辨率(`--img`)、批量大小(`--batch`)、迭代次数(`--epochs`)等均可以依据实际情况作出适当修改以达到最佳效果。