源码链接

https://github.com/ultralytics/YOLOv5

运行环境

• Ubuntu18.04
• python3.6.5
• CUDA 10.2 (NVIDIA-SMI 440.82 Driver Version: 440.82)

需要下载文件

链接：https://pan.baidu.com/s/1wqlTgj5EdlTpK4n_CKDRwQ
提取码：hfrp

感谢博主雅痞匪徒(Nike)

训练步骤

1. 下载源代码

下载该仓库： https://github.com/ultralytics/yolov5.git

2. 数据格式

数据格式是yolo格式。
参考https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data
下面是数据目录，要有labels和images即可。

labels目录：

labels格式展示：

images目录：

3. 修改文件

修改./data/coco.yaml 或者./data/coco128.yaml 文件

修改./models/yolov5s.yaml 或者其他预训练模型 yolov5m.yaml / yolov5l.yaml / yolov5x.yaml 文件
注意！！ nc： 15 后面的空格仅有一个

4. 训练

训练命令：
修改train.py文件，这样就不用没有训练时候输入老长老长的一大段命令了。

训练命令:
python train.py

部分运行结果：

5. 测试

同样记得修改test.py文件，换上你训练好的模型就可以啦。

测试命令：
python test.py 

同理，也可以用detect.py进行测试。

命令如下:
python detect.py

6. tensorboard显示

7. 遇到的问题

pip install -U -r requirements.txt

运行这命令的时候，可能会遇到：
pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='pypi.tuna.tsinghua.edu.cn', port=443): Read timed out.

解决办法：

pip install -U -r requirements.txt --default-timeout=100

还可能遇到ERROR: Failed building wheel for pycocotools

解决办法：参考博客

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