yolov5训练自己的数据ubuntu

### 准备YOLOv5训练数据集 #### 创建必要的文件结构 在Ubuntu上准备YOLOv5训练所需的数据集涉及创建特定的目录结构。通常情况下，需要建立如下所示的文件夹层次： ```plaintext my_dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ └── labels/ ├── train/ └── val/ ``` 此结构有助于区分训练和验证图像及其对应的标签文件[^1]。 #### 数据标注 对于每一张用于训练或验证目的图片，在`labels/train/` 或 `labels/val/` 文件夹下应存在一个同名但扩展名为`.txt` 的文件来描述该图中的目标位置以及类别信息。每一行代表一个边界框，格式为：类编号 中心点X坐标 中心点Y坐标 宽度 高度 (所有数值均为相对于原图尺寸的比例)。 #### 编写配置文件(data.yaml) 编写一个 YAML 格式的配置文件(`data.yaml`) 来定义数据集的相关参数，比如路径到训练集与测试集、类别数量等。下面是一个简单的例子: ```yaml train: ../datasets/my_dataset/images/train # 训练图像路径 val: ../datasets/my_dataset/images/val # 测试(验证)图像路径 nc: 2 # 类别总数 names: ['class1', 'class2'] # 各自对应的实际名称列表 ``` 上述设置假定有两个不同的物体分类，并指定了它们的名字；同时提供了指向存储有训练样本及评估样本的具体地址链接[^4]。 #### 设置Python环境并安装依赖项 为了避免与其他项目发生冲突，建议通过Conda工具创建独立的工作空间。执行命令如下： ```bash conda create -n yolov5 python=3.8 conda activate yolov5 pip install -r requirements.txt # 假设requirements.txt位于当前工作目录内 ``` 这会构建一个新的虚拟环境中仅包含YOLOv5所需的库版本[^3]。 完成以上步骤之后就可以按照官方指南进一步操作以启动模型训练过程了。

<think>好的，我需要回答用户关于在Ubuntu上使用YOLOv5训练自定义模型的教程。首先，我需要整理用户提供的引用内容，确保信息准确。用户提供的引用1提到了YOLOv8的训练方式，包括命令行参数和环境配置，这可能对YOLOv5也有参考价值。引用2提到了修改配置文件的步骤，特别是调整类别数（nc参数），这在YOLOv5中也是必要的。引用3指出训练完成后生成的权重文件路径，这在YOLOv5中类似，通常在runs/train目录下。 接下来，我需要将步骤分解，确保符合用户的结构清晰要求。首先，环境配置是关键，需要安装Python、PyTorch、YOLOv5依赖等。然后准备数据集，按照YOLOv5要求的目录结构组织，并创建YAML配置文件。调整模型配置也是重要的一步，修改nc参数对应类别数。训练命令需要正确使用Python脚本和参数，如--data、--cfg、--weights等。最后，验证和预测步骤，以及可能的问题排查，如CUDA兼容性和数据集路径错误。 同时，需要检查是否有遗漏的步骤，例如安装必要的依赖库，比如opencv、matplotlib等，这些可能在用户提供的引用中没有提到，但实际使用中是必需的。另外，要确保用户理解如何创建数据集的YAML文件，并提供示例结构，避免路径错误。引用中提到的训练后的权重文件位置需要明确，以便用户找到输出结果。 可能的问题点包括环境配置中的CUDA版本与PyTorch的兼容性，需要提醒用户根据显卡驱动选择合适的版本。数据集准备部分，用户可能需要使用标注工具，如LabelImg，但引用中没有提到，是否需要补充？不过用户的问题集中在训练流程，可能不需要详细说明标注工具的使用。另外，训练参数调整，如epochs、batch-size等，用户可能需要进一步指导，但根据问题，基础教程应该足够。 最后，生成的相关问题需要围绕YOLOv5训练，可能涉及数据集处理、参数调优、模型导出等，确保覆盖用户可能的后续疑问。</think>### 在Ubuntu上使用YOLOv5训练自定义模型的教程 以下是详细步骤，帮助你从环境配置到模型训练的完整流程： --- #### **1. 环境配置** 1. **安装Python和依赖库** ```bash sudo apt update sudo apt install python3 python3-pip pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 # 根据CUDA版本调整 pip3 install opencv-python matplotlib pandas seaborn tqdm pyyaml ``` 2. **克隆YOLOv5仓库** ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip3 install -r requirements.txt # 安装依赖库[^3] ``` --- #### **2. 准备自定义数据集** 1. **数据集目录结构** ``` yolov5/ └── data/ └── custom_dataset/ ├── images/ ├── train/ # 训练图像 └── val/ # 验证图像 └── labels/ ├── train/ # 训练标签（YOLO格式的.txt文件） └── val/ # 验证标签 ``` 2. **创建数据集配置文件** 在`data/`目录下新建`custom_data.yaml`，内容如下： ```yaml train: data/custom_dataset/images/train/ val: data/custom_dataset/images/val/ nc: 2 # 类别数量（根据实际修改） names: ['class1', 'class2'] # 类别名称 ``` --- #### **3. 调整模型配置** 1. **修改模型参数文件** 复制`models/yolov5s.yaml`到`models/custom_yolov5s.yaml`，修改`nc`参数为你的类别数： ```yaml nc: 2 # 与数据集配置一致[^2] ``` --- #### **4. 启动训练** ```bash python3 train.py \ --img 640 \ # 输入图像尺寸 --batch 16 \ # 批大小（根据GPU显存调整） --epochs 100 \ # 训练轮次 --data data/custom_data.yaml \ # 数据集配置文件 --cfg models/custom_yolov5s.yaml \ # 模型配置文件 --weights yolov5s.pt \ # 预训练权重 --name custom_model # 训练结果保存名称 ``` --- #### **5. 验证与预测** 1. **验证模型性能** ```bash python3 val.py \ --weights runs/train/custom_model/weights/best.pt \ # 生成的权重路径 --data data/custom_data.yaml \ --img 640 ``` 2. **使用模型预测** ```bash python3 detect.py \ --weights runs/train/custom_model/weights/best.pt \ --source path/to/test_image.jpg ``` --- #### **常见问题** - **CUDA兼容性错误**：确保PyTorch版本与CUDA版本匹配。可通过`nvidia-smi`查看CUDA版本。 - **数据集路径错误**：检查YAML文件中路径是否为绝对路径或正确相对路径。 - **显存不足**：减小`--batch`值或降低图像尺寸（`--img`）。 ---