使用YOLOv10训练自定义目标检测数据集指南
本仓库提供了一个详细的指南，帮助用户使用YOLOv10训练自己的目标检测数据集。指南涵盖了从数据收集、标注、划分、配置训练环境、模型训练、评估到模型导出的全过程。
内容概述
1. 收集数据集
- 介绍了几种常见的数据收集方法，包括使用开源数据集、爬取网络图像、自主拍摄数据集、使用数据增强生成数据集以及使用算法合成图像。
2. 标注数据集
- 解释了标注数据集的重要性，并介绍了YOLOv10所用的数据集格式。
- 推荐了一款在线标注工具Make Sense，并提供了标注时需要注意的规则。
3. 划分数据集
- 提供了划分数据集的脚本，将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
4. 配置训练环境
- 提供了获取YOLOv10代码和安装环境的步骤。
5. 训练模型
- 详细介绍了如何配置数据集yaml文件，并提供了CLI和Python两种训练方式的指令。
6. 评估模型
- 介绍了如何使用训练好的模型进行预测和评估。
7. 导出模型
- 提供了导出模型的相关步骤和注意事项。
使用方法
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/your-repo/yolov10-custom-dataset.git - 按照指南步骤操作：
- 收集和标注数据集
- 划分数据集
- 配置训练环境
- 训练模型
- 评估和导出模型
注意事项
- 确保数据集的标注准确性，因为标注质量直接影响模型的训练效果。
- 在配置训练环境时，确保所有依赖项都已正确安装。
- 在训练模型时，根据实际需求调整训练参数，如epochs、batch size等。
贡献
欢迎提交问题和改进建议，帮助完善本指南。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。