yolov5训练详细教程

YOLOv5训练详细教程

1.环境搭建

• Anaconda环境搭建

• 下载并安装Anaconda。

• 创建一个新的conda环境，并激活：

condacreate-nyolopython=3.8condaactivateyolo

• 安装YOLOv5所需的依赖包：

pipinstall-rrequirements.txt

2.数据集准备

• 数据集制作

• 使用X-AnyLabeling-CPU或其他标注工具对图片进行标注，并保存为YOLO格式。

• 创建data.yaml文件，配置训练集和测试集路径。

• 将标注好的数据集按照训练集和测试集的比例进行分割。

3.模型下载与配置

• 下载预训练权重文件（如yolov5s.pt）并将其放置在YOLOv5源码的weights文件夹中。

• 如果使用GPU进行训练，需要下载CUDAToolkit。

4.训练模型

• 修改train.py文件中的参数，如epochs、batch_size等，以适应你的数据集和硬件配置。

• 运行训练命令：

pythontrain.py--datadata.yaml--cfgmodels/yolov5s.yaml--weightsweights/yolov5s.pt--img640--batch16--epochs50

5.模型测试

• 使用detect.py文件进行模型测试，验证训练效果。

6.注意事项

• 确保所有操作都在Anaconda的yolo环境下进行。

• 在训练过程中，监控GPU使用情况，避免显存不足。

• 根据需要调整训练参数，如学习率、批量大小等。