yolo v5改进 有代码但不知道怎么训练自己的数据

Question

哥 我有点问题。能否加个联系方式。
我在GitHub上找到了一份代码，效果挺好的https://github.com/depcam-cn/yolov5-face。但不知道如何训练自己的数据，哥能教教我吗？有偿。实在是跨专业不会了。

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

问题分析:

根据问题描述，用户想要使用已有的 yolo v5 代码来训练自己的数据集，但是对于如何使用该代码进行训练感到困惑。解决该问题需要以下步骤: 1. 准备自己的数据集。 2. 理解并修改代码以适应自己的数据集。 3. 运行训练代码并进行模型训练。

解决方案:

步骤1: 准备自己的数据集

1.1 收集自己的图像数据集，并将其按照类别进行分类。确保每个类别的图像被放置在对应的文件夹中。

1.2 创建标签文件，使用与 yolo v5 兼容的格式。每个图像的标签文件应与其对应并具有相同的文件名，但是文件扩展名应为 ".txt"。对于每个图像，标签文件应包含每个物体的类别和边界框坐标。

步骤2: 修改代码以适应自己的数据集

2.1 克隆 yolo v5 代码库:

git clone https://github.com/depcam-cn/yolov5-face.git

2.2 进入代码库目录，并安装依赖项:

cd yolov5-face
pip install -r requirements.txt

2.3 修改数据集配置文件: 在 "data" 目录下，找到 "custom.yaml" 文件，并根据自己的数据集进行相应的修改。主要修改的项包括 "train" 和 "val" 字段下的 "data"、"names"、"nc" 字段。

2.4 修改数据集解析代码: 打开 "dataset.py" 文件，并根据数据集的格式进行适当的修改。

步骤3: 运行训练代码并进行模型训练

3.1 运行训练脚本:

python train.py --data data/custom.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights weights/yolov5s.pt

其中，"--data" 参数应指向自己的数据集配置文件，"--cfg" 参数应指向模型配置文件，"--weights" 参数应指向初始权重文件。

3.2 等待模型训练完成: 根据数据集的大小和计算机性能，模型训练可能需要较长时间。等待训练过程完成，并观察训练日志以了解模型的性能变化。

总结:

通过按照上述步骤来准备自己的数据集、修改代码以适应自己的数据集，并运行训练代码进行模型训练，就可以使用已有的 yolo v5 代码来训练自己的数据集。如果你在实施过程中遇到了问题，可以及时提出来，我们可以进一步进行辅助解答。

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