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

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。


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。

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。


5.修改train.py文件
路径yolov6-main/tools/train.py

需要修改的一般是这一部分

'--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'看

'--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。