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1. 安装labelimg
labelimg:主要用于目标检测的目标框绘制#xff0c;得到关于我们训练的边框位置、类别等数据
pip install labelimg2. 下载yolov5源码
我使用的是v7.0版本#xff0c;直接下载即可#xff0c;下载后解压出来
2.1 安装yolov5运行依赖包
进入…准备工作
1. 安装labelimg
labelimg:主要用于目标检测的目标框绘制得到关于我们训练的边框位置、类别等数据
pip install labelimg2. 下载yolov5源码
我使用的是v7.0版本直接下载即可下载后解压出来
2.1 安装yolov5运行依赖包
进入到解压出来的文件夹运行此指令
pip install -r requirements.txt3.准备数据
一、在yolov5的同级目录下创建如下图结构文件夹名字最好不要更改 images:保存的是原图片train文件夹保存用于训练集图片val文件夹保存所有的图片test文件夹用于保存测试集图片。
labels:保存labelimg转化出来的yolo txt文件train文件夹保存训练集图片的yolo信息val文件夹保存所有的图片的yolo信息test文件夹用于保存测试集图片yolo信息。
4.目标标注
使用labelimg进行目标标注
windows在控制台输入labeli按下tap键可自动补全回车即可
labelImg.exe打开以后如下图 open Dir是原图片文件夹路径打开第3步中创建的文件夹images/val Change Save Dir是保存yolo信息的文件夹打开第3步创建的文件夹labels/val 开始目标标注鼠标点击EditCreate RectBox或者按下键盘w键也可以后就可以在图片上进行目标标注 打开自动保存 或者d(下一张)来切换图片标注的图片会自动保存
5. 分离训练集和测试集数据
例如在images/val中如下图片 0001.jpg 0002.jpg 0003.jpg 0004.jpg 0005.jpg 0006.jpg
将0001.jpg ~ 0005.jpg复制到images/train文件夹下将0006.jpg复制到images/test文件夹下.
同样的也要将转化后的对应的yolo信息文件移动到对应的文件夹 将0001.txt ~ 0005.txt复制到labels/train文件夹下将0006.txt复制到labels/test文件夹下.
6.修改源代码路径
检测train.py文件找到data参数对应的默认文件 修改coco128.yaml文件 nc表示检测的类别数量这里只检测人只有1个 names: 表示检测的类别这里只检测人
还要修改models文件夹下的yolov5s.yaml文件 修改完成以后直接运行指令开始训练即可
python train.py
