yolov5yolov3训练自己的数据集超详细

YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测系统，其设计目的是为了高效地进行物体检测。YOLOv5 和 YOLOv3 是该系列的两个版本，具有较高的精度和较快的速度。本篇文章主要讲解如何使用 YOLOv5 和 YOLOv3 训练自己的数据集。 训练自定义数据集的关键步骤之一是环境配置。这通常涉及到安装必要的软件和库，例如 TensorFlow-GPU 2.3.0、CUDA 10.1、cuDNN 7.6.4、PyTorch 1.9.0 和 Anaconda 3.8。这些组件需要与你的硬件兼容，特别是如果你打算利用 GPU 加速训练过程。 在配置环境之后，你需要从 GitHub 上获取官方的 YOLOv5 源代码。确保下载的是最新的、可靠的代码仓库，以便获得最佳的性能和更新。解压缩文件并将其放置在一个专门的文件夹中，以便管理和维护。 接下来，确保代码能够正确运行。安装 requirements.txt 文件中列出的所有依赖项，并使用 Jupyter Notebook 打开 tutorial.ipynb 文件进行调试。在这个过程中，你可能会遇到缺少预训练权重的问题，比如 yolov5s.pt。你可以从 GitHub 仓库中下载缺失的权重文件，并将其放在代码的 weights 文件夹中。 在调试代码并确认一切正常运行后，你可以开始准备自己的数据集。数据集应该包含你要检测的物体的图像，并且需要进行标注。图像应存放在 data/images 文件夹下，同时创建 data/dataset 和 data/labels 文件夹来分别存储处理后的数据集和对应的标签文件。标签文件通常由 labelimg 或其他类似的标注工具生成，如 RectLabel 或 VGG Image Annotator (VIA)。 标注完成后，数据集需要被划分为训练集和验证集，这可以通过修改 split.py 文件来实现。接着，根据 YOLOv5 的训练流程，你需要创建一个配置文件（如 train.yaml 或 custom.yaml），指定数据集路径、批大小、学习率等参数。然后，使用提供的训练脚本来开始训练： ```bash !python train.py --cfg custom.yaml --data data/custom.yaml --weights yolov5s.pt ``` 训练过程会迭代地优化网络权重，直到达到预设的迭代次数或满足其他停止条件。在训练过程中，模型的性能会定期在验证集上评估，以便监控进度。 训练好的模型可以用于推理，检测新的图像或视频流。例如，你可以使用 detect.py 脚本来检测图像或从摄像头捕获的实时视频： ```bash !python detect.py --weights ./weights/last.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/ !python detect.py --weights ./weights/last.pt --source 0 ``` 训练 YOLOv5 或 YOLOv3 模型涉及多个步骤，包括环境配置、代码调试、数据集准备和标注、模型训练以及最终的应用。每个环节都需要仔细操作和验证，以确保模型能够准确地检测自定义的目标物体。通过遵循详尽的教程和文档，即使初学者也能成功完成这一过程。