使用yolov5训练自己的数据集并测试效果

news/2024/7/10 1:19:25 标签: YOLO, python, 计算机视觉, 深度学习, 目标检测

1.源码下载链接

1.yolov5原模型以及权重文件

链接:https://pan.baidu.com/s/1XlvHIxlzJEqp2wlRx5Fb1w 
提取码:xtkj

2.训练自己数据集的完整代码

链接:https://pan.baidu.com/s/1xdnah8ZLoT7E1YDm-RiGzQ 
提取码:9261

2.训练过程

1.修改class_path为自己数据集的分类结果

2.修改权重文件的路径

3.因为权重文件使用的是yolov5_m,所以对应的phi也进行对应的修改

 4.取消冻结阶段,将Epoch设置为600

5.将自己的数据集重命名为VOC2007,放在VOCdevkit文件夹下

6.打开voc_annotation.py文件,修改class_path

 运行此文件

7.遇到报错

 解决:

8.开始训练

3.测试效果

1.修改yolo.py文件

 

 

2.运行predict.py文件

 

 

 

效果还是很不错的。 


http://www.niftyadmin.cn/n/457283.html

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