Yolov5学习过程（2）-- 数据标注、模型训练与测试

0.引言

上一节完成了基本开发环境的配置，本节主要进行数据标注、训练以及测试过程。

https://blog.csdn.net/qq_43499961/article/details/124406265

1.标注工具LabelImg下载安装

输入指令：pip install labelImg #直接命令行输入
启动labelimg：labelImg #直接命令行输入名称即可

2.数据集标注

因为本次主要是在YoloV5源码上的复现，本着尽可能少的变动，因此文件更改如下：

image文件夹下存储训练测试数据，分为test和train，labels文件夹下存储数据对应标签，同样分为test和train。

在train文件夹中放入我们训练所需的数据集。
打开label进行数据标注。

3.模型训练

在Data文件夹下添加MyData.yaml，建立MyData.yaml文件方法，可以先创建一个.txt文件，随后更改属性为.yaml文件即可。
在写到这里的时候，博主决定改个名，也是我以前一直想起的笔名，哈哈！！！

将自己的MyData.yaml路径添加到parse_opt函数之中，并更改我们所需的训练模型yolov5s.yaml。


接下来可以开始训练我们的模型，点击train.py，开始训练。开始报错…

原因是下载链接问题，解决方法：。训练完成：

4.数据测试

更改一下几处代码，运行detect.py。


输出结果：

完成测试，结果在runs\detect\exp3中查找。
以上就是简单的复现过程，本篇博客由于时间关系可能说的过于简单，欢迎交流讨论！！！
后面有机会，继续进行pyqt5的开发过程记录。。。。。