YOLOv5训练自己数据集（详细易懂版）
概述
本资源库提供了一套详尽的指南，帮助开发者使用YOLOv5框架训练自定义数据集。YOLOv5是一款强大而高效的目标检测模型，广泛应用于各行业。这篇教程基于超神了我的王在CSDN上的文章，旨在简化自定义数据集训练流程，即便是对深度学习不太熟悉的用户也能轻松上手。
步骤概览
1. 准备工作
- 下载YOLOv5源码：您可以直接从官方GitHub仓库下载，或是使用提供的百度网盘备份（提取码：639k），确保您拥有正确的开发环境。
2. 自定义数据集准备
- 创建您的数据集目录结构，确保包含
Annotations用于XML标注文件，images存放原始图片。 - 使用labelImg或其他工具为您的图片创建标注，并组织好XML文件。
- 运行脚本以根据VOC格式划分训练集与验证集。
3. 配置文件调整
- 修改
data/VOC.yaml: 以适应您的数据集路径和类别数。 - 修改模型配置
models/yolov5s.yaml: 若有必要，更改类别数量。
4. 训练参数设定
- 在命令行或PyCharm中运行指定参数的训练命令，例如:
python train.py --data data/voc_bm.yaml --cfg models/yolov5s_bm.yaml --batch-size 16 --epochs 300 --workers 4 --name yolov5s其中参数意义：
--data: 数据集配置文件路径。--cfg: 模型配置文件路径。--batch-size: 批处理大小，依据显存大小调整。--epochs: 训练轮数，默认300轮。--workers: 工作线程数，根据硬件配置设定。--name: 保存训练结果的目录名。
5. 训练与验证
- 训练完成后，检查
runs/train/expXX/目录下的日志文件和模型权重，以及训练过程中的图像可视化结果。
6. 结果分析
- 分析训练日志和精度指标，必要时调整参数进行微调。
注意事项
- 确保所有必要的环境变量已设置，且Python环境已配置PyTorch。
- 训练过程中留意GPU资源的使用情况，适时调整批处理大小。
- 对于初学者，建议先全面阅读并理解每一步骤，确保数据集和配置的准确性。
通过跟随本指南，即使是深度学习的新手也能成功地在YOLOv5框架下训练自己的图像检测模型。祝您训练顺利！