入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。
目录
一、YOLOv5源码下载
网址指路：GitHub – ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
用git克隆下来
二、环境配置
文件夹中有一个文件requirements.txt，这里是环境依赖的说明
我们在终端输入pip install -r requirements.txt下载安装依赖包
三、创建数据集
根据你的需要创建自己的数据集
这里可以看看往期博客
在YOLOv5目录下创建文件夹data1来装我们的数据
然后data1下是images和labels
顺便提一嘴：其中labels中的txt文件里面代表的是：每一行代表标注的一个目标，第一个数字代表着这个数的类别，后面的四个数字是归一化后的的标注的中心点坐标(x,y)和归一化标注框的宽和高(w,h)。
注：这里文件夹名尽量是images和labels，不然会有各种报错，懒得去找哪里的原因，先让他跑起来吧（label也会报错，加了个s后他就乖了）
四、更改配置
1、coco128.yaml
coco128.yaml文件在yolov5/data文件夹里
以下是我的配置情况
path: ../data1 # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 128 images
val: images/train # val images (relative to 'path') 128 images
test: # test images (optional)
Classes
nc: 4 # number of classes
names: ['move','point','up','down'] # class names
path：相对于在yolov5目录下而言，你的数据集文件夹的根
再次搬出这张图
我的data1在yolov5的上一个目录里，所以是../data1
train是训练的数据集路径，val是验证的数据集路径
这里我按照原来的coco128.yaml，这两个是同一份
所以相对于path而言是images/train(我的images文件夹中还有一个train文件夹，然后里面才是我的图片）
nc：是你要检测有多少类
names是这些类的名字
2、train.py
一般也只需要改这些了
weights是你选择的模型
data：因为我用的是coco128.yaml本身，所以我不用改~
epochs和batch-size你看着办吧
epochs是训练过程中整个数据集将被迭代多少次,显卡不行就调小些
batch-size：一次看完多少张图片才进行权重更新，同样的显卡不行就调小些
五、跑起来
在终端里cd到yolov5目录里（因为train.py在该目录下）
然后直接python train.py就好啦
接着就是等待~漫长的等待~
六、结果呈现
最终训练完毕后会在yolov5目录下生成一个runs文件夹
里面有各种各样的结果产生，我就不多说了
只说一个weights文件夹里的best.pt和last.pt
这些是权重文件，是训练后的模型保存，可以直接在detect.py文件中用起来
同样在终端输入
python detect.py --source 0 --weights runs/train/exp/weights/best.pt
这里的source 0指的是电脑摄像头为源，然后就可以最直观的看看训练成果啦~
欢迎大家在评论区批评指正，谢谢~
Original: https://blog.csdn.net/weixin_55073640/article/details/122874005
Author: tt丫
Title: YOLOv5训练自己的数据集详解
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