手把手教你训练YOLOv5模型

手把手教你训练YOLOv5模型

YOLOv5是一种目标检测模型，其通过将输入图像分成多个网格单元来预测每个单元格内是否包含物体，以及物体的位置和类别。要训练自己的YOLOv5模型，需要进行调参，下面将手把手为大家介绍如何进行YOLOv5模型的训练。

1. 数据准备

首先，需要准备训练集和验证集的数据。将所有图像放入一个文件夹中，并将其相应的注释文件放入另一个文件夹中。注释文件应与图像文件名相同，但其文件扩展名应为“.txt”。每个注释文件应包含物体的类别和边界框坐标信息。

2. 修改配置文件

YOLOv5有6个版本，我们在本次实验中使用v5.0-v7.0版本。可以从GitHub上下载对应版本的代码并解压缩。修改“yolov5/models/yolov5x.yaml”配置文件中的num_classes参数为我们训练的目标类别数。例如，如果我们想要检测10个不同类别的物体，则将此参数设置为10。此外，还需要根据训练图像的大小修改“yolov5/data/hyp.finetune.yaml”配置文件中的值。这些值列在表格中, 建议根据具体情况修改。

参数名	描述
mosaic_scale	数据增强模式为mosaic时的缩放比例
random_size	随机变换尺寸的范围
multi_scale_ranges	多尺度训练尺寸范围
lr0	学习率

3. 开始训练

使用训练集和验证集数据进行模型训练，运行以下命令：

python