手把手教你使用yolov11训练自己的数据库
时间: 2025-04-30 18:43:42 浏览: 30
目前尚未有官方发布的 YOLOv11 版本,最新的公开版本为 YOLOv8 或更早的 YOLOv5 系列。假设您指的是 YOLOv5 的训练流程,以下是针对自定义数据集训练的具体说明:
### 准备环境
安装必要的依赖项并克隆 YOLOv5 仓库:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
### 数据集准备
按照标准格式整理您的数据集。YOLOv5 支持 COCO 和 Pascal VOC 格式的标注文件。将数据集分为训练集、验证集和测试集,并将其放置于 `yolov5/data` 文件夹中。
创建 YAML 配置文件用于描述数据集结构。例如,在 `data/custom_dataset.yaml` 中写入如下内容[^1]:
```yaml
train: ../path_to_train_images/
val: ../path_to_val_images/
nc: 3 # 类别的数量
names: ['class1', 'class2', 'class3'] # 各类别的名称
```
### 模型配置
选择合适的预训练权重文件(如 `yolov5s.pt`, `yolov5m.pt`),这些模型具有不同的复杂度以适应不同需求。修改 `models/yolov5s.yaml` 或其他对应型号的配置文件以适配特定任务的需求。
### 训练过程
启动训练脚本时指定所需参数,包括使用的权重、数据集路径以及超参设置等:
```bash
python train.py --weights yolov5s.pt --data data/custom_dataset.yaml --epochs 300 --batch-size 16 --img 640 --rect --resume
```
上述命令会加载预设权重,依据定制的数据集执行迭代训练直至完成设定轮次。
对于布料瑕疵识别案例而言,需特别注意采集高质量图片样本并精确标记缺陷区域及其类别标签;随后依照前述方法调整学习速率与批次规模等因素提升最终成果表现水平[^2]。
同样地,在人体跌倒监测领域应用里,借助相似的技术框架可以构建高效精准的目标探测解决方案[^3]。
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