yolov5训练自己的数据集

下载coco128数据集,可以参考格式

https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/coco128.zip

然后进入拉取的yolov5的docker容器中

参考教程https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Docker-Quickstart

sudo nvidia-docker run --ipc=host -it -v /data/coco128:/usr/src/coco128 yolo /bin/bash

(注意一定要用nvidia-docker这样才可以运行gpu环境)

默认路径在/usr/src/coco128 下。可以在代码中进行修改

将coco挂载到docker/usr/src/coco中

然后下载与训练模型yolov5l后自动训练

这里要注意,数据集中的images和labels的图片与txt文件数目一定要相同,否则训练的时候精度会收到影响

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转载自blog.csdn.net/qq_16792139/article/details/113975972