如何使用YOLOv5训练自己的数据集

目录

1、安装Anaconda

2、虚拟环境搭建 

3、下载源码和安装依赖库

4、数据标注

1、安装Anaconda

一路安装,<只需要注意这里要将conda添加到PATH中,不推荐添加环境变量中>。

打开终端。

conda -V

2、虚拟环境搭建 

#搭建环境
conda create -n YOLO5 python=3.8

#激活环境

conda activate YOLO5

以下可以不用操作,直接第三步

conda命令参考

安装PyTorch

pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio===0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

然后查看CUDA是否可用。

#输入
import torch

torch.cuda.is_available()

3、下载源码和安装依赖库

 https://github.com/ultralytics/yolov5

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #之前

#首先注释掉requirements.txt中pycocotools>=2.0  # COCO mAP

#单独安装pip install pycocotools
##安装出错参考https://github.com/philferriere/cocoapi

4、数据标注

数据标注我们要用labelimg,使用pip即可安装。

pip install labelimg

#终端输入labelimg打开标注软件:

终端输入labelimg打开标注软件,标注完成后,每张图像会生成对应的xml标注文件。

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转载自blog.csdn.net/weixin_41865104/article/details/114382007