yolov5训练自己的数据集 linux
时间: 2025-05-26 18:24:13 浏览: 6
### 使用 YOLOv5 在 Linux 环境下训练自定义数据集
要在 Linux 系统中使用 YOLOv5 训练自定义数据集,可以遵循以下方法:
#### 1. 安装依赖项
确保安装必要的 Python 版本以及 PyTorch 和其他依赖库。可以通过以下命令设置环境:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
此过程会克隆 YOLOv5 的官方仓库并安装所需的依赖包[^1]。
#### 2. 数据集准备
为了使模型能够识别自定义数据集,需将其转换为 YOLO 格式。具体来说,每张图片应对应一个 `.txt` 文件,文件中的每一行表示图像中的一个目标边界框,格式如下:
```
<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
```
这些值均以相对坐标的形式给出,范围在 `[0, 1]` 内。例如:
```
0 0.5 0.5 0.3 0.4
```
如果尚未完成标注工作,可利用工具如 LabelImg 进行标注,并导出为上述格式的数据集。由于 LabelImg 支持多平台运行,因此可以在 Linux 下轻松实现这一操作。
#### 3. 配置数据 YAML 文件
创建一个新的 YAML 文件来描述数据结构,通常命名为 `custom_dataset.yaml` 或类似的名称。该文件至少包含以下几个字段:
```yaml
train: path/to/train/images
val: path/to/validation/images
nc: number_of_classes
names: ['class_name_1', 'class_name_2', ...]
```
#### 4. 开始训练
通过指定配置好的数据路径和超参数选项启动训练流程。执行下面的脚本来开始训练过程:
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data custom_dataset.yaml --weights yolov5s.pt
```
这里设置了输入图像大小 (`--img`)、批次大小 (`--batch`)、轮数(`--epochs`)以及其他重要参数。预训练权重可以从官方提供的一系列基础模型中选取,比如 `yolov5s.pt`, `yolov5m.pt` 等。
对于更复杂的场景优化,还可以引入不同类型的注意力机制模块提升性能表现。例如,在实验对比研究中发现 SCAA 注意力机制可能带来更好的效果 (参见图4-10)[^2]。
```python
from models.common import Focus, Conv, C3, SPP, BottleneckCSP
from models.experimental import attempt_load
import torch
def add_scaa_attention(model):
"""Add SCAA attention to the model."""
pass # 实现细节省略
```
注意:以上代码片段仅为示意用途,实际应用时需要依据项目需求调整相应部分。
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