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yolov5-7.0 训练自己的数据集之检测数据集

yolov5-7.0 训练自己的数据集之检测数据集

YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,有很高的精度和速度,因为项目需求,需要利用yolov5-7.0训练自己的目标检测数据集
假设,环境已经配置完成!

1)准备数据集

在D:\\Graduation_Project_Coding\\network_classify\\yolov5-7.0\\data文件夹下创建mydata_detect文件夹,存放的是
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images里存放的是图像,labels存放的是yolo格式的txt文件

3)准备mydata_detect.yaml文件

data文件夹下创建mydata_detect.yaml文件,文件内容如下
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path: #mydata_detect文件夹的绝对路径
train: #mydata_detect文件夹里images/train文件夹
val: #mydata_detect文件夹里images/val文件夹
test: #mydata_detect文件夹里images/test文件夹,我没弄,test时才能用到
names: #全部类名
nc: #多少个类,不算背景类

3)开始训练

打开yolov5-7.0/train.py文件,修改:红框内文件,改为自己创建的yaml文件
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运行演示:
运行成功!
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