二、制作数据集(有数据集可跳过) 1.安装labelImage 2.标记数据集 三、训练数据 1.配置模型 2.修改模型 3.配置数据 4.修改数据 5.修改train.py 6.开始训练 四、测试效果 一、环境部署 1.项目克隆 这里是YoloV5的官方仓库:github.com/ultralytics/ git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git ...
使用YOLO 训练自己数据最简单的做法就是将数据目录和标注统一成源码中 原始数据的标注框数据是 [ xmin, ymin, width, height ],并不符合 YOLO 的原本数据格式。(很多数据集可能都会出现或多或少的不完全匹配的情况,我们需要做的就是将各种各样的标注框转换为 YOLO 的 [ x_center y_center width height ] ...
首先，进行环境部署。在Github上找到YoloV5的官方仓库（github.com/ultralytics/...），并根据仓库的ReadMe文档安装依赖。完成依赖安装后，需要安装ultralytics。接下来，如果需要制作数据集，则应安装labelImage并启动其工具进行数据标记。标记数据集时，需要将图片进行分类并记录对应的序号。标记完成后，数...
四、VOC 数据格式转化为Yolo格式,并划分训练集和验证集 我们标注的VOC的数据,但实际上我们要应用到yolo上面的,所以需要做一个数据转换,你如果直接选择的是Yolo格式的话,只需要进行划分就可以。 import xml.etree.ElementTree as ETimport pickleimport osfrom os import listdir, getcwdfrom os.path import joinimpor...
训练自己的数据 具体来说,本文提到了使用YOLOv5进行自定义目标检测训练的步骤,并使用了Vehicle-OpenImages数据集作为示例。 mosaic数据增 数据集包含439张用于训练的图像,125张用于验证,以及63张用于测试。但在本文中,我们只会使用训练和验证集。在继续之前,这里有几张图像,上面画有真实框的标注。 自定义训练的方法 ...