最新美团YOLOv6训练自己的数据集,学习记录,代码讲解

美团YOLOv6训练自己的数据集,学习记录,代码讲解

今天用YOLOv6跑了一下自己的数据集,记录一下运行步骤。
美团YOLOv6 Github地址https://github.com/meituan/YOLOv6
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第一步Download zip 下载压缩包到本地解压。

2.终端输入 pip install requirements.txt 安装必要的依赖包

3.先创建自己的数据集文件夹,我这里是CCTSDB,然后标签和图片分别放一个文件夹,每个文件夹下再对应俩文件夹分别是train和val,我这里标签格式和yolov5一样,是txt格式。在这里插入图片描述
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4.创建自己数据集的data.yaml
可以看路径进去yolov6-main/data/dataset.yaml,复制这个文件到你自己创建的数据集文件夹里并进行修改。放到文件夹一级目录下就行,和images和labels文件夹并列。
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接下来按照自己的数据集要求修改yaml文件,下图是原始文件,需要修改的是train,val,test路径,以及类别数nc,比如我的数据集有3类,nc那里就写3,然后把names里的类别名称改成自己数据集类别名称。第二张图是我自己配置的yaml文件,以供参考。
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5.修改train.py文件
路径yolov6-main/tools/train.py
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需要修改的一般是这一部分
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'--data-path' 参数是放你刚才配置的data.yaml文件路径,图中是我的可以参考一下修改你的(注意我刚才复制dataset.yaml时改名为data.yaml了,注意不要弄错)
'--conf-file'参数是你训练时选择的模型,目前v6有三个模型,可以从路径'yolov6-main/configs'
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'--img-size'参数是你需要训练输入图片resize的大小,我这里是640.
'--batch-size'参数看你自己GPU内存多大,我2080ti 11GB,这里设置最大是32。
'--epochs'看你训练多少轮次,我这里是300轮。
'--workers' 是线程,一般来说是越大越快,看你CPU是几核就写几最大。
'--eval-interval' 是指训练多少轮评估一次在验证集上的效果,我设置的是default=10看图就知道了,每10轮输出一次结果。
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