seo优化外包,苏州网站快速排名优化,qq小程序开发教程,常见的网站空间有哪些文章目录 前言1、数据标注说明2、定义自己模型文件3、训练模型4、参考文献 前言 本文主要介绍如何利用YOLOv5训练自己的数据集 1、数据标注说明 以生活垃圾数据集为例子 生活垃圾数据集#xff08;YOLO版#xff09;点击这里直接下载本文生活垃圾数据集
生活垃圾数据集组成YOLO版点击这里直接下载本文生活垃圾数据集
生活垃圾数据集组成
【有害垃圾】电池1 号、2 号、5 号、过期药品或内包装等
【可回收垃圾】易拉罐、小号矿泉水瓶
【厨余垃圾】小土豆、切过的白萝卜、胡萝卜尺寸为电池大小
【其他垃圾】瓷片、鹅卵石小土豆大小、砖块等。
YOLO数据有三个要点
images存放图片labes对应Images图片的标签data_txt, 划分images图片的数据集形成三个txt
文件结构
----data\|----classes.txt # 标签种类|----data-txt\ # 数据集文件集合| |----test.txt| |----train.txt| |----val.txt|----images\ # 数据集图片| |----test\| | |----fimg_23.jpg| | |----fimg_38.jpg| | |----.....| |----train\| | |----fimg_1.jpg| | |----fimg_2.jpg| | |----.....| |----val\| | |----fimg_4.jpg| | |----fimg_6.jpg| | |----.....|----labels\ # yolo标签| |----test\| | |----fimg_23.txt| | |----fimg_38.txt| | |----.....| |----train\| | |----fimg_1.txt| | |----fimg_2.txt| | |----.....| |----val\| | |----fimg_4.txt| | |----fimg_6.txt| | |----.....|----waste-classification.yaml # 数据集配置文件
2、定义自己模型文件
1、定义yolov5网络模型文件
如 models/yolov5l.yaml
# YOLOv5 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 4 # number of classes 类别,这里的类别一共四种
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple 模型宽度
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple 通道数
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]],[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]],[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)]
2、在data/目标下定义自己数据集的配置文件
如data/waste-classification.yaml
train: data/data-txt/train.txt
val: data/data-txt/val.txt
test: data/data-txt/test.txt# Classes
nc: 4 # number of classes
names: [recyclable waste, hazardous waste,kitchen waste,other waste] # class names3、训练模型
1、激活python环境
conda activate reid-pytorch # 这里我是激活reid-pytorch环境2、在服务器上训练自己的模型
# 注意这里是linux服务器上训练命令
# nohup 是后台运行--batch-size 每次送入的图片数 --epochs 训练多少轮 --cfg 模型配置 --data 数据集配置
# --weights 以哪个权重训练 --device 在那个显卡上训练(这里一共有四张显卡) 重定向将训练的结果输出到myout.file方便查看
nohup python train.py --batch-size 16 --epochs 200 --cfg models/yolov5s.yaml --data data/waste-classification.yaml --weights weights/yolov5s.pt --device 0,1,2,3 myout.file 21
# 如果是本地电脑上训练直接在pycharm的train.py添加上述参数直接训练
--batch-size 16 --epochs 200
--cfg models/yolov5s.yaml
--data data/waste-classification.yaml
--weights weights/yolov5s.pt
--device 0 # 采用显卡0进行训练查看自己电脑显卡情况 4、参考文献
YOLOv5s网络模型讲解(一看就会)生活垃圾数据集YOLO版双向控制舵机树莓派版
