在服务器上用Yolov5训练自己的数据集

深度学习未入门选手的傻瓜式教程，或者说我是教程的搬运工

Step1: 连接服务器 配置环境

使用工具：Pycharm、Autodl

教程：【YOLOv5项目云端服务器部署-哔哩哔哩】https://b23.tv/E8Iqbfm

Step2: 去GitHub上下载代码和依赖

# 下载yolov5

-- git clonehttps://github.com/ultralytics/yolov5.git

或者在 https://github.com/ultralytics/yolov5 上下载zip包

# 安装requirement.txt文件

在服务器上安装依赖包时要进入项目所在文件夹中进行下载

这里找到了requirements.txt,于是下一行就可以直接pip安装依赖包。

pip install -r requirements.txt

Step3: Dataset的获取

1‘ 从原始图片开始处理，使用labelme进行标注的教程：【yolov5训练自己数据集,小白也能学会，详细教学-哔哩哔哩】 https://b23.tv/S2PTBxE

2‘ VOC数据集转化为YOLO，并且划分训练集和测试集：

https://blog.csdn.net/didiaopao/article/details/120022845?spm=1001.2014.3001.5502

转换这一步不需要连接服务器，可能会遇到的问题：

除了路径原因，也有可能Annotation中xml里的标签名和代码中“classes”没有对应，记得检查一下拼写。

Step4：开始训练

教程：【手把手教你搭建自己的yolov5目标检测平台-哔哩哔哩】 https://b23.tv/QfZszT2

堪称保姆级教程，连服务器运行的话记得把终端换成服务器，然后 python train.py即可~