标签:文件 yolov5 yolov3 训练 py 修改 日志
yolov5训练
一、准备工作
1.配置环境
https://github.com/ultralytics/yolov5
首先进入u大佬的GitHub主页,把项目下载下来。
然后进入目录打开终端,pip install -U -r requirements.txt即可安装好yolov5所需环境,如果运行detect.py出现问题,依据报错自行修改。(百度有很多装torch的教程和视频,多查查就能装好)
2.数据集准备
这里和yolov3的数据集准备一样,推荐参考这个链接,简单,一次成功。https://blog.csdn.net/public669/article/details/98020800
(这个文章也有环境配置的教学,可以参考哦!)
按照上面文章准备好数据集以后,data目录应该是这个样子的:
这就是完整的yolov3可以训练的数据集,但是v5,作者做了一些改变,把data和names写在了一个文件里,这样就更方便了!
然后我们把文件另存一下,修改类别数,路径和类别名称,就可以啦!
像这样:
3.网络参数修改
这个不同于yolov3使用的darknet的cfg文件,作者使用了yaml文件,要修改的也非常简单。
只需要修改nc为你自己数据集的类别数即可,非常方便。
二、开始训练
1.读取文件参数修改
在train.py里的最后把–cfg、–data、–device、–name、–batch-size改为准备工作中的符合自己数据集的文件或参数就ok啦!
2.训练运行train.py
运行即可。
3.输出
这里作者用了tensorboard,训练结果可视化更加方便。
4.检测
运行detect.py即可。
标签:文件,yolov5,yolov3,训练,py,修改,日志 来源: https://blog.csdn.net/weixin_40194996/article/details/106733069
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