yolov5跑自己的数据集
时间: 2025-04-17 15:36:29 浏览: 24
### 使用YOLOv5训练自定义数据集
#### 准备环境
为了使用YOLOv5模型训练自定义数据集,首先需要准备开发环境。这包括克隆YOLOv5仓库并安装所需的依赖项:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git # 克隆仓库
cd yolov5 # 进入项目目录
pip install -r requirements.txt # 安装依赖包
```
此过程确保了所有必要的库都已就绪,以便顺利运行YOLOv5框架[^3]。
#### 数据集格式转换
对于已经标注好的VOC格式数据集,在使用YOLOv5之前需将其转换为YOLO格式。这是因为YOLO系列模型期望输入特定结构的数据文件,通常由图片及其对应的标签组成,其中标签采用相对坐标表示物体边界框的位置和大小。完成这一转换可以借助脚本工具或是手动编写简单的Python程序来处理XML到TXT的转变[^1]。
#### 修改配置文件
接下来是对`data/custom.yaml`这样的配置文件进行编辑,指定新数据集的相关参数,比如类别名称、路径等信息。具体来说,应该设置如下字段:
- `train`: 训练集图像所在路径;
- `val`: 验证集图像所在路径;
- `nc`: 类别数量;
- `names`: 各类别的字符串列表;
这些设定使得YOLOv5能正确认识用户提供的数据分布情况以及分类标签含义[^2]。
#### 开始训练
一切准备工作完成后就可以启动训练流程了。通过命令行执行以下指令即可开始训练新的检测器:
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data/custom.yaml --weights yolov5s.pt
```
这里设置了图像尺寸(`--img`)、批次大小(`--batch`)、迭代次数(`--epochs`)还有预训练权重(`--weights`)等多个选项来自定义训练行为。调整上述参数可以帮助获得更好的性能表现或适应不同的硬件条件。
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