yolov5训练自己的数据进行水印检测
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前言
从整体流程把握yolov5使用自己的数据进行目标检测，防止同学们踩坑
一、下载yolov5源码
在yolov5官方git地址下载源码https://github.com/ultralytics/yolov5，确定好小版本，这样训练和部署模型就不会出现版本不一致的问题了
这里我选用的是v6.0版本，部署起来比较稳定
二、修改自己的yolov5的配置信息
1.修改data目录里面的配置文件
针对VOC.yaml文件进行修改
这是官方给的示例文件，告诉你输入模型的数据应该处理成什么样子
上图是我们修改好的配置文件
需要修改的是nc 改成你的目标检测类别数目
names 改成你自己的类目
train和val 是你自己的训练集和测试集的数据目录
其他的部分进行删除
输入模型的数据要处理成如下形式：
images是图片的数据
labels是标签信息数据
每个txt文件里面是检测目标的类别和坐标位置信息
2.修改models配置文件
看你具体使用哪个模型，使用哪个模型就修改哪个模型的配置文件
我这次采用的是yolov5s模型，所以修改yolov5s配置文件
修改的是nc数值，改成你目标检测的类别总数
修改完以后配置部分就完成了接下来进行train.py函数进行修改
3.修改train函数
需要修改的就是这个部分
分别是wieghts,cfg,data,epoch,batchsize
分别是预训练权重文件，模型配置信息，数据配置信息，训练轮次，批次数据
总结
以上就是使用自己的数据进行yolov5目标检测模型的训练流程了