首先得准备好数据集,你的数据集至少包含images和labels,严格来说你的images应该包含训练集train、验证集val和测试集test,不过为了简单说明使用步骤,其中test可以不要,val和train可以用同一个,因此我这里只用了一个images 其中images装的是图片数据,labels装的是与图片一一对应同名的yolo格式txt,即类别
FILE最终保存着当前文件的绝对路径,比如D://yolov5/val.pyROOT = FILE.parents[0] # YOLOv5 root directory ROOT保存着当前项目的父目录,比如 D://yolov5if str(ROOT) not in sys.path: # sys.path即当前python环境
val: data=data/coco.yaml, weights=['yolov5x'], batch_size=32, imgsz=640, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6, task=val, device=, workers=8, single_cls=False, augment=False, verbose=False, save_txt=False, save_hybrid=False, save_conf=False, save_json=True, project=runs/val, name=e...
# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..] path: E:\for_test_proj\yolov5_ncnn\datasets\fire # dataset root dir train: images/train # train images (relative to 'path') val: images/val # ...
将train、val、test修改为自己的路径,以train为例 ./data/helmet/images/train 将nc修改为数据的类别数,如安全帽检测只检测人和安全帽,故修改为2 将names修改自己数据的类名,如['helmet', 'person'] 修改后的文件如下: 下一个需要修改的文件为模型配置文件,在models文件夹中有四个模型的配置文件:yolov5s.ya...
二、解决方案:detect、val.py文件手动调参 1、目的:本身conf-thres和iou-thres参数在detect.py文件配置(配置的地方如下图),调好参数开始训练,训练后的结果若大体满意,但细节需要通过调整conf-thres和iou-thres来优化的,可以考虑用训练完的权重进行手动调参。
YOLOv5分割训练支持自动下载 COCO128-seg 分割数据集,用户仅需在启动指令中包含--data coco128-seg.yaml参数。 若要手动下载,使用命令bash data/scripts/get_coco.sh --train --val --segments, 在下载完毕后,使用命令python train.py --data coco.yaml开启训练。
labels_train_dir)yolov5_labels_test_dir = os.path.join(yolov5_labels_dir, "val/")if not os.path.isdir(yolov5_labels_test_dir): os.mkdir(yolov5_labels_test_dir)train_file = open(os.path.join(wd, "yolov5_train.txt"), 'w')test_file = open(os.path.join(wd, "yolov5_val....
train后边的内容是代码读训练集照片的地方,val后边的内容是代码读测试集照片的地方。 nc是指标签的分类,在交通指示牌项目里,一共有10种标签,所以这里是10。 names是nc里具体的标签。 报错的点大概是有两个,一个是每一个冒号后边要有一个空格,如果自己打的话可能会忘,一个是路径可能会写错。
在YOLOv5中,mapval参数用于衡量模型在训练集上的性能表现。AP是一种用于评估目标检测模型性能的指标,它考虑了模型在不同置信度阈值下的精度和召回率。在YOLOv5中,mapval参数可以帮助我们了解模型在不同类别上的平均精度表现,从而更好地评估模型的整体性能。 在使用YOLOv5时,我们可以通过调整模型的超参数、数据增强...