4、快速开始训练自己的数据4.1、准备自己的数据4.2、配置训练参数4.3、模型推理和评估 1、获取官方源码 官方代码:https://github.com/ultralytics/yolov5 更新版本:v6.2 添加了分类模块,v7.0 添加分割模块,所以至少要下载 v6.2 之后的版本 环境安装:按照下面的方式安装,(本人通常使用conda软件,首先用conda安装pytorch...
数据组织格式如下 - Garbage_data -image - train#存放训练图片 - x.jpg - val##存放验证图片 -label - train#存放训练label - x.txt - val#存放验证label 制作自己的.yaml配置文件 制作自己的.yaml配置文件如上图,nc表示类别,names是每一类的名字. 更改models/xxx.yaml,选择l,m,sx四个模型可供选择,但...
可以尝试使用随机森林、梯度提升树等集成方法来解决分类不平衡问题。 请注意,在尝试解决分类不平衡问题时,要确保对模型进行充分的验证,以确保其在测试集上的性能不受损害。这可能需要在训练过程中不断调整超参数、使用不同的数据增强策略等。 通过这些方法,你可以尝试解决YOLOv5训练自己的数据集时遇到的分类不平衡问题...