训练自己数据集的步骤

  1. 准备数据集
    将自己的数据集放在data目录下，目录结构如下：
    04yolov5 7.0训练自己的数据 - 图1
  2. 修改代码
    新建对应【文件名】.yaml文件，将自己的数据集路径写入，如下： 
  1. # YOLOv5 🚀 by Ultralytics, AGPL-3.0 license
  2. # COCO128 dataset https://www.kaggle.com/ultralytics/coco128 (first 128 images from COCO train2017) by Ultralytics
  3. # Example usage: python train.py --data coco128.yaml
  4. # parent
  5. # ├── yolov5
  6. # └── datasets
  7. #     └── coco128  ← downloads here (7 MB)
  10. # 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, ..]
  11. path: data/datasets/coco04  # dataset root dir
  12. train: images/train2017  # train images (relative to 'path') 128 images
  13. val: images/train2017  # val images (relative to 'path') 128 images
  14. test:  # test images (optional)
  16. # Classes
  17. names:
  18.   0: 人
  19.   1: 自行车
  20.   2: 汽车
  21.   3: 摩托车
  22.   4: 飞机
  23.   5: 巴士
  24.   6: 火车
  25.   7: 卡车
  26.   8: 船
  27.   9: 交通信号灯
  28.   10: 消火栓
  29.   11: 停车标志
  30.   12: 停车计时器
  31.   13: 板凳
  32.   14: 鸟
  33.   15: 猫
  34.   16: 狗
  35.   17: 马
  36.   18: 羊
  37.   19: 牛
  38.   20: 大象
  39.   21: 熊
  40.   22: 斑马
  41.   23: 长颈鹿
  42.   24: 背包
  43.   25: 雨伞
  44.   26: 手提包
  45.   27: 领带
  46.   28: 手提箱
  47.   29: 飞盘
  48.   30: 滑雪板
  49.   31: 单板滑雪
  50.   32: 运动球
  51.   33: 风筝
  52.   34: 棒球棒
  53.   35: 棒球手套
  54.   36: 滑板
  55.   37: 冲浪板
  56.   38: 网球拍
  57.   39: 瓶子
  58.   40: 酒杯
  59.   41: 杯子
  60.   42: 叉子
  61.   43: 刀
  62.   44: 勺子
  63.   45: 碗
  64.   46: 香蕉
  65.   47: 苹果
  66.   48: 三明治
  67.   49: 橙色
  68.   50: 西兰花
  69.   51: 胡萝卜
  70.   52: 热狗
  71.   53: 披萨
  72.   54: 甜甜圈
  73.   55: 蛋糕
  74.   56: 椅子
  75.   57: 沙发
  76.   58: 盆栽植物
  77.   59: 床
  78.   60: 餐桌
  79.   61: 厕所
  80.   62: 电视
  81.   63: 笔记本电脑
  82.   64: 鼠标
  83.   65: 远程
  84.   66: 键盘
  85.   67: 手机
  86.   68: 微波炉
  87.   69: 烤箱
  88.   70: 烤面包机
  89.   71: 水槽
  90.   72: 冰箱
  91.   73: 书
  92.   74: 时钟
  93.   75: 花瓶
  94.   76: 剪刀
  95.   77: 泰迪熊
  96.   78: 吹风机
  97.   79: 牙刷
  100. # Download script/URL (optional)
  101. download: https://ultralytics.com/assets/coco128.zip

注意路径要对应

修改train.py文件，将--data参数改为自己的【文件名】.yaml文件，如下：
04yolov5 7.0训练自己的数据 - 图2

  1. parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco04.yaml', help='dataset.yaml path')  # 数据集配置文件路径
  1. 训练
    运行train.py文件，开始训练，如下：

  2. 测试

  3. 评估