yolov5的配置过程总体来说还算简单，但是网上大部分博客都没有仔细介绍具体步骤，本文将从最细节的层面记录windows10系统下的yolov5环境配置的全过程，以及yolov5使用的一些细节，以及如何制作和训练自己的数据集。

注：yolov5官网代码更新速度较快，相关依赖环境如pytorch，apex等也会采用更新的版本。博主上传了8月配置成功的工程文件，如需要老版本代码可以自行下载或从官网下载。若配置遇到困难可以参考评论区的一些回答，若还未解决，欢迎评论区留言或私信，博主将尽力解决。

本文较长，建议收藏之后再看，博主将持续更新yolov5的相关博客

yolov5介绍

先来介绍一下yolov5

yolov5的特点之一就是权重文件非常之小，可以搭载在配置更低的移动设备上

而且yolov5的速度较yolov4更快，准确度更高

此博客还包括一些在学习过程中从其他大佬那整理的资料，包括：

资料

一、基础部分：

1.深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5核心基础知识完整讲解
2.深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解
3.从V1到V4,让你读懂YOLO原理

二、代码部分：

4.YOLOv5代码详解（yolov5l.yaml部分）
5.YOLOv5代码详解（common.py部分）
6.YOLOv5代码详解（test.py部分）
7.YOLOv5代码详解（train.py部分）

三、优秀的实际应用：

8.实时吸烟目标检测

写在开始配置之前-新手必看

CUDA

CUDA(Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构)，是显卡厂商NVIDIA在2007年推出的并行计算平台和编程模型。它利用图形处理器(GPU)能力，实现计算性能的显著提高。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题，从而能通过程序控制底层的硬件进行计算。它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员可以使用C/C++/C++11语言来为CUDA架构编写程序。CUDA提供host-device的编程模式以及非常多的接口函数和科学计算库，通过同时执行大量的线程而达到并行的目的。

Pytorch

Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。Torch 是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与Tensorflow的静态计算图不同，pytorch的计算图是动态的，可以根据计算需要实时改变计算图。但由于Torch语言采用 Lua，导致在国内一直很小众，并逐渐被支持 Python 的 Tensorflow 抢走用户。作为经典机器学习库 Torch 的端口，PyTorch 为 Python 语言使用者提供了舒适的写代码选择。

环境配置所需资源

使用到的工具有
1.anaconda，pycharm
2.cuda10.2+cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.5.32+pytorch1.5.1-gpu+。。。。。。。。
ps（对于本文使用的旧版代码pytorch只要大于等于1.5.1即可，新版代码需与官网要求相同–1.6.0+，本文将在之后说明安装步骤）

所需资源：
本博客免费提供所有win10的cuda和cudnn，百度云，提取码：1111
以及anaconda和pycharm的安装包百度云，提取码：1111
以及权重文件百度云，提取码：1111
以及GitHub官方yolov5源码百度云，提取码：1111
以及官方提供的coco测试数据集百度云，提取码：1111

配置正式开始

第一步-下载源码

本文采用的是yolov5官网提供的pytorch框架下的源码(官方代码为最新修改，建议使用本文提供的的代码版本–7月31日更新，可从上文百度云链接中下载)，点击红色区域即可下载源码压缩包
将其解压到一个不带中文字符的文件夹下（如果带有中文字符，会使OpenCV的cv2.imread()函数读取不了待检测图片或视频）

第二步-安装anaconda与pycharm

两个开发工具从官网均可下载。
anaconda是一个管理用于python开发的包含不同库的虚拟环境的平台，可以高效的管理和创建适用于多个不同项目的project interpreter。安装完成自带一个根环境，路径在conda的安装目录下。进入后可以在环境管理页面创建新环境，新环境的路径在安装目录下的envs中存储，在pycharm中设置interpreter时需要找到所需环境的存储位置，interpreter设置选择conda enviroment，填写python.exe的路径即可完成编译环境与项目的绑定。之后进行虚拟环境设置，安装新的库的时候只需打开cmd，输入activate 环境名，即可进入环境目录，之后pip安装所需库即可。

首先从官网上下载anaconda-py3.7-64版本，勾选这两项方便环境配置，如果安装时没有勾选这两项建议重新安装，并！重！启！，涉及到环境变量的改动都建议在修改后重启。

等待anaconda安装完进入environment界面，点击create，将新环境命名为yolov5test，python版本选择python3.7，点击ok，等待自动生成初始环境，之后即可关闭anaconda。
ps(如果出现anaconda卡load application的情况，可以参考Anaconda创建新的python环境使用cmd创建新环境与操作包的安装)

完成anaconda安装后，从官网下载pycharm，解压安装完成后创建工程，路径选择到之前解压源码的无中文字符路径，注意！！！！，创建完成后此处有红框标记的文件即为路径正确（也可先创建再解压到工程文件中）

之后进入pycharm中选择工程所需的interpreter

第三步-安装cuda10.2和cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.5.32

因为本次使用pytorch1.5.1(如果使用最新版的官网代码，请按照requirement.txt中的环境要求安装，将pytorch升级为1.6即可)，对应的cuda为10.1(其实cuda≥10.1即可，只需将cudnn与cuda版本对应上就行)，ps（本人之前使用tf=1.14+cuda10.0进行深度学习开发，但是pytorch1.5.1需要安装新的cuda，故安装cuda10.2。下面给出这种情况的解决方法）
第一步：下载双击运行，选自定义

第二步：不要选择visual studio integration，否则无法安装

等待安装完成–约2分钟，期间若有GeForce experience失败则重复上述步骤即可

第三步：更改环境变量
进入环境变量编辑页面，此时已经将cuda10.2安装到默认的NVIDIA cumputing toolkit路径下，需要将系统的环境变量修改为cuda10.2，把10.0的变量去掉。同一台电脑可以拥有多个不同版本的cuda，如果需要用低版本的cuda，只需要将系统环境变量修改为低版本，将高版本的删除即可。

新建环境变量

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\CUPTI\lib64
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\bin\win64
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\common\lib\x64

此时应该有如下两个变量，如果以前安装的有残存的cuda10.0的路径，删除即可

第四步：安装cudnn
将cudnn解压后，将其中的所有内容复制到以下路径中，ps（默认路径，可以直接用）

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2

第五步：验证
打开cmd，输入nvcc -V验证cuda是否安装成功，出现如下界面即为成功

第四步-安装pytorch1.5.1以及其他库

以管理员身份进入cmd，输入activate yolov5test进入环境目录下，输入

pip install torch===1.5.1 torchvision===0.6.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.douban.com/simple

使用豆瓣源安装，很多是使用清华源，但是清华源安装时容易超时而导致安装失败，有条件的可以翻墙直接安装，效果非常好。
更多的安装方法（适用于Windows和Linux），版本包括：1.7.1,1.6.0,1.5.1,1.5.0,1.4.0,1.2.0,1.1.0,1.0.1,1.0.0;
以下安装方法建议番羽墙

1.7.1
# CUDA 11.0
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch
# CUDA 10.2
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
# CUDA 10.1
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch


1.6.0
# CUDA 9.2
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch
# CUDA 10.1
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
# CPU Only
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cpuonly -c pytorch


1.5.1
# CUDA 9.2
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=9.2 -c pytorch
# CUDA 10.1
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
# CPU Only
conda install pytorch==1.5.1 torchvision==0.6.1 cpuonly -c pytorch


1.5.0
# CUDA 9.2
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch
# CUDA 10.1
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
# CPU Only
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cpuonly -c pytorch


1.4.0
# CUDA 9.2
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch
# CUDA 10.1
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
# CPU Only
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cpuonly -c pytorch


1.2.0
# CUDA 9.2
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch
# CUDA 10.0
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
# CPU Only
conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cpuonly -c pytorch

1.1.0
# CUDA 9.0
conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch
# CUDA 10.0
conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
# CPU Only
conda install pytorch-cpu==1.1.0 torchvision-cpu==0.3.0 cpuonly -c pytorch


1.0.1
# CUDA 9.0
conda install pytorch==1.0.1 torchvision==0.2.2 cudatoolkit=9.0 -c pytorch
# CUDA 10.0
conda install pytorch==1.0.1 torchvision==0.2.2 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
# CPU Only
conda install pytorch-cpu==1.0.1 torchvision-cpu==0.2.2 cpuonly -c pytorch


1.0.0
# CUDA 10.0
conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda100 -c pytorch
# CUDA 9.0
conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 -c pytorch
# CUDA 8.0
conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80 -c pytorch
# CPU Only
conda install pytorch-cpu==1.0.0 torchvision-cpu==0.2.1 cpuonly -c pytorch

安装完成后再pycharm中创建文件，输入验证pytorch安装是否成功

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.__version__)

出现以下结果即为安装成功

其他库的安装建议根据requirement.txt文件逐个安装。。。清华源太容易崩了
下面给出requirement.txt的内容

# pip install -U -r requirements.txt
Cython
numpy>=1.18.5
opencv-python
torch>=1.5.1
matplotlib
pillow
tensorboard
PyYAML>=5.3
torchvision>=0.6
scipy
tqdm
# pycocotools>=2.0

# Nvidia Apex (optional) for mixed precision training --------------------------
# git clone https://github.com/NVIDIA/apex && cd apex && pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" . --user && cd .. && rm -rf apex

# Conda commands (in place of pip) ---------------------------------------------
# conda update -yn base -c defaults conda
# conda install -yc anaconda numpy opencv matplotlib tqdm pillow ipython
# conda install -yc conda-forge scikit-image pycocotools tensorboard
# conda install -yc spyder-ide spyder-line-profiler
# conda install -yc pytorch pytorch torchvision
# conda install -yc conda-forge protobuf numpy && pip install onnx==1.6.0  # https://github.com/onnx/onnx#linux-and-macos

可以根据下面的指令，依次输入以下命令安装相应的库：

pip install Cython
pip install numpy
pip install opencv-python
pip install matplotlib
pip install pillow
pip install tensorboard
pip install PyYAML
pip install torchvision
pip install scipy
pip install tqdm

第五步-下载权重文件

将下载的权重文件放入项目文件夹中！！！！注意是项目文件夹，而不是weights文件夹！！！！！！

第六步-实际测试

打开项目文件夹，找到inference，这里images存储测试数据，output存储测试结果，同样，测试数据名称不能带有中文字符





基本测试需要运行detect.py，pycharm中运行结果如下

说明：测试数据可以是图片或视频，也可以是本机摄像头。
使用方法为在detect文件最后找到

# default='yolov5s.pt' to default='runs\\exp7\\weights\\best.pt'
parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='runs\\exp66\\weights\\best.pt', help='model.pt path(s)')# 权重测试使用的权重文件路径，默认权重文件放在外面
parser.add_argument('--source', type=str, default='inference/images', help='source')  # file/folder, 0 for webcam
parser.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder')  # output folder
parser.add_argument('--img-size', type=int, default=320, help='inference size (pixels)')
parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.3, help='object confidence threshold')# 选中目标的阈值，越高，选中的目标越少
parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS')
parser.add_argument('--device', default='0', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results')
parser.add_argument('--save-txt', default='False', action='store_true', help='save results to *.txt')
parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3')
parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS')
parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference')
parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models')

默认值改成0即可
本人使用i7-8750+1050Ti跑手机录像30~50FPS，效果还可以

ps:如果出现页面文件太小，无法完成操作，这样的错误是因为虚拟内存不足(虚拟内存定义参考操作系统的虚拟内存)，参考修改页面文件即可解决

第七步(可选操作)-安装apex

官网地址

介绍：
这个存储库包含nvidia维护的实用程序，以简化Pytorch中的混合精度和分布式培训。这里的一些代码将包括在上游Pytorch最终。Apex的目的是尽可能快地为用户提供最新的实用程序。

Windows support is experimental, and Linux is recommended.
pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" .may work if you were able to build Pytorch from source on your system. pip install -v --no-cache-dir .(without CUDA/C++ extensions) is more likely to work. If you installed Pytorch in a Conda environment, make sure to install Apex in that same environment.

1.从官网上下载源码，降里面的内容解压到yolov5工程文件夹下
2.打开pycharm的terminal界面，输入

pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext"

但是感觉貌似不太对。。输入会报

ERROR: You must give at least one requirement to install (see "pip help install")

可以尝试在terminal中输入

python setup.py install --cpp_ext --cuda_ext

等待1-2分钟即可完成安装

第八步-训练自制数据集

1.coco128数据集

训练数据集需要下载coco数据集，解压到与工程文件并列的位置，运行train.py
注：如果使用自制训练集训练自己的网络模型且GPU不太给力，可以调小网络参数和训练规模。(因为coco128数据集只有128张图片，且标记的种类较多，所以训练出来的网络最终效果不太理想，只是用来测试是否可以训练)

2.coco2017数据集

因为数据集较大，且标注为json格式。。。。(听说要转xml再转txt才能训练yolov5？)，顾再研究研究，有大佬知道的可以评论去补充一波
感谢Thanks♪(･ω･)ﾉ
coco2017标注为json格式

目标检测只需要用到instances_train2017.json和instances_val2017.json两个标注文件，一个是训练集的标注，一个是验证集的标注

在此给出已经完成转换的两种格式的压缩包xml,txt

并给出将json->xml->txt格式标注的源码

json2xml.py

# 使用时仅需修改21、22、24行路径文件
import os
import time
import json
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
from pycocotools.coco import COCO


def trans_id(category_id):
    names = []
    namesid = []
    for i in range(0, len(cats)):
        names.append(cats[i]['name'])
        namesid.append(cats[i]['id'])
    index = namesid.index(category_id)
    return index


root = 'coco2017'  # 你下载的 COCO 数据集所在目录
dataType = 'train2017'
anno = '{}/annotations/instances_{}.json'.format(root, dataType)
xml_dir = '{}/xml/{}_xml'.format(root, dataType)

coco = COCO(anno)  # 读文件
cats = coco.loadCats(coco.getCatIds())  # 这里loadCats就是coco提供的接口，获取类别

# Create anno dir
dttm = time.strftime("%Y%m%d%H%M%S", time.localtime())
if os.path.exists(xml_dir):
    os.rename(xml_dir, xml_dir + dttm)
os.mkdir(xml_dir)

with open(anno, 'r') as load_f:
    f = json.load(load_f)

imgs = f['images']

df_cate = pd.DataFrame(f['categories'])
df_cate_sort = df_cate.sort_values(["id"], ascending=True)
categories = list(df_cate_sort['name'])
print('categories = ', categories)
df_anno = pd.DataFrame(f['annotations'])

for i in tqdm(range(len(imgs))):
    xml_content = []
    file_name = imgs[i]['file_name']
    height = imgs[i]['height']
    img_id = imgs[i]['id']
    width = imgs[i]['width']

    xml_content.append("<annotation>")
    xml_content.append("	<folder>VOC2007</folder>")
    xml_content.append("	<filename>" + file_name + "</filename>")
    xml_content.append("	<size>")
    xml_content.append("		<width>" + str(width) + "</width>")
    xml_content.append("		<height>" + str(height) + "</height>")
    xml_content.append("	</size>")
    xml_content.append("	<segmented>0</segmented>")
    # 通过img_id找到annotations
    annos = df_anno[df_anno["image_id"].isin([img_id])]

    for index, row in annos.iterrows():
        bbox = row["bbox"]
        category_id = row["category_id"]
        cate_name = categories[trans_id(category_id)]

        # add new object
        xml_content.append("	<object>")
        xml_content.append("		<name>" + cate_name + "</name>")
        xml_content.append("		<pose>Unspecified</pose>")
        xml_content.append("		<truncated>0</truncated>")
        xml_content.append("		<difficult>0</difficult>")
        xml_content.append("		<bndbox>")
        xml_content.append("			<xmin>" + str(int(bbox[0])) + "</xmin>")
        xml_content.append("			<ymin>" + str(int(bbox[1])) + "</ymin>")
        xml_content.append("			<xmax>" + str(int(bbox[0] + bbox[2])) + "</xmax>")
        xml_content.append("			<ymax>" + str(int(bbox[1] + bbox[3])) + "</ymax>")
        xml_content.append("		</bndbox>")
        xml_content.append("	</object>")
    xml_content.append("</annotation>")

    x = xml_content
    xml_content = [x[i] for i in range(0, len(x)) if x[i] != "\n"]
    ### list存入文件
    xml_path = os.path.join(xml_dir, file_name.replace('.jpg', '.xml'))
    with open(xml_path, 'w+', encoding="utf8") as f:
        f.write('\n'.join(xml_content))
    xml_content[:] = []

xml2txt.py

import os.path
import xml.etree.ElementTree as ET

class_names = ['lip']

xmlpath = 'F:\\share\\标注\\xml\\' # xml文件的位置
txtpath = 'F:\\share\\标注\\txt\\' # 导出txt的位置

files=[]

for root, dirs, files in os.walk(xmlpath):
    None

number = len(files)
i = 0
while i < number:

    name = files[i][0:-4]
    xml_name = name + ".xml"
    txt_name = name + ".txt"
    xml_file_name = xmlpath + xml_name
    txt_file_name = txtpath + txt_name

    xml_file = open(xml_file_name)
    tree = ET.parse(xml_file)
    root = tree.getroot()
    filename = root.find('filename').text

    image_name = root.find('filename').text
    w = int(root.find('size').find('width').text)
    h = int(root.find('size').find('height').text)

    f_txt = open(txt_file_name, 'w+')
    content = ""

    first = True

    for obj in root.iter('object'):

        name = obj.find('name').text
        class_num = class_names.index(name)

        xmlbox = obj.find('bndbox')

        x1 = int(xmlbox.find('xmin').text)
        x2 = int(xmlbox.find('xmax').text)
        y1 = int(xmlbox.find('ymin').text)
        y2 = int(xmlbox.find('ymax').text)

        if first:
            content += str(class_num) + " " + \
                       str((x1+x2)/2/w) + " " + str((y1+y2)/2/h) + " " + \
                       str((x2-x1)/w) + " " + str((y2-y1)/h)
            first=False
        else:
            content += "\n" + \
                       str(class_num) + " " + \
                       str((x1 + x2) / 2 / w) + " " + str((y1 + y2) / 2 / h) + " " + \
                       str((x2 - x1) / w) + " " + str((y2 - y1) / h)

    print(str(i/(number - 1) * 100) + "%\n")
    f_txt.write(content)
    f_txt.close()
    xml_file.close()
    i += 1

print("done!")

3.真正的自制数据集

使用各种目标检测的标注工具都行，我用的LabelImg

可以下载源码安装，也可以直接pip安装

安装方法参考：
https://blog.csdn.net/qq_34809033/article/details/80589868?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight

使用方法参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/90834296
https://blog.csdn.net/python_pycharm/article/details/85338801

4.虚假的自制数据集

尝试训练了coco128数据集，但是效果不理想。
可以采用了pygame绘图自制数据集训练的方法。

1.生成随机数据集的代码如下

import math
import random
import pygame
pygame.init()

windowSize = [640, 640]
screen = pygame.display.set_mode(windowSize)
clock = pygame.time.Clock()

color = pygame.color.Color('#57B0F6')
black = pygame.color.Color('#000000')

count = 0
done = False
fileNo = 0

round = 1

while not done and round<1000:
    screen.fill(black)

    x = 100 + random.randint(0, 400)
    y = 100 + random.randint(0, 400)
    pygame.draw.ellipse(screen, color, [x, y, 100, 100])

    pygame.display.flip()

    zero=""
    if round>=1 and round<=9:
        zero="00000000000"
    if round>=10 and round<=99:
        zero="0000000000"
    if round>=100 and round<=999:
        zero="000000000"
    pygame.image.save(screen, "images\\" + zero + str(round) + ".jpg") #这句话保存图片

    f=open("labels\\" + zero +str(round)+".txt",'w+')
    f.write("0 "+str((x+50)/640)+" "+str((y+50)/640)+" 0.15625 0.15625")
    f.close()

    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            done = True

    round+=1
pygame.quit()

通过pygame在黑色背景下绘制一个蓝色圆形图案，并根据yolov5标记的导入规则–每张图片一个txt文件，每一行表示一个object。第一个数表示种类在yaml中定义的下标(只有一个就写0)，第二三个数表示矩形框中心的横纵坐标(位于正中间，则都为0.5)，第四五个数表示矩形的宽高(若矩宽高都为图片的一半，则都为0.5)

images文件夹

labels文件夹


共随机生成1000张图片，位置均随机，并生成对应的标注。

2.创建yaml文件

在yolov5的工程文件中找到data文件夹，创建circle.yaml文件，将下面的代码输进去

train: ../creat_image/images/ #改为自己的训练文件的路径
val: ../creat_image/images/ #改为自己的测试文件的路径

# number of classes
nc: 1

# class names
names: ['circle']

3.更改train.py的设置

训练属性设置说明

    # 存储模型结构的配置文件
    parser.add_argument('--cfg', type=str, default='models/yolov5s.yaml', help='model.yaml path')

    # 存储训练、测试的数据的文件 coco128.yaml->circle.yaml
    parser.add_argument('--data', type=str, default='data/circle.yaml', help='data.yaml path')

    #
    parser.add_argument('--hyp', type=str, default='', help='hyp.yaml path (optional)')

    # 指的就是训练过程中整个数据集将被迭代多少次,显卡不行你就调小点
    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100)

    # batch-size：一次看完多少张图片才进行权重更新，梯度下降的mini-batch,显卡不行你就调小点。
    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=30, help="Total batch size for all gpus.")

    # 输入图片宽高,显卡不行你就调小点。-------必须是32的倍数，输入250会自动调整成256
    parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[320, 320], help='train,test sizes')

    # 进行矩形训练
    parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training')

    # 恢复最近保存的模型开始训练
    parser.add_argument('--resume', nargs='?', const='get_last', default=False,
                        help='resume from given path/to/last.pt, or most recent run if blank.')

    # 仅保存最终checkpoint
    parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')

    # 仅测试最后的epoch
    parser.add_argument('--notest', action='store_true', help='only test final epoch')

    #
    parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable autoanchor check')

    # 进化超参数
    parser.add_argument('--evolve', action='store_true', help='evolve hyperparameters')

    # gsutil bucket
    parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket')

    # 缓存图像以加快训练速度
    parser.add_argument('--cache-images', action='store_true', help='cache images for faster training')

    # 权重文件路径，用于迁移训练，可以以官方提供的几个训练好的模型为基础进行训练
    # default='' ----> default='yolov5s.pt'
    parser.add_argument('--weights', type=str, default='', help='initial weights path')

    # 重命名results.txt to results_name.txt
    parser.add_argument('--name', default='', help='renames results.txt to results_name.txt if supplied')

    # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu
    parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')

    # 多尺度训练，img-size +/- 50%
    parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%')

    # 单类别的训练集
    parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train as single-class dataset')

打开train.py，找到后面位置的这个语句，将default改为自己的circle.yaml的路径

parser.add_argument('--data', type=str, default='data/circle.yaml', help='data.yaml path')

本人使用1050Ti+i7-8750的笔记本电脑，采用320,320图片输入，训练100轮次，训练时间大约1.5小时

完成训练后会在yolov5文件夹的run下保存有训练模型以及训练参数的图表

使用detect.py检测训练结果需要更改模型路径，改为run/exp…/weights/best.py(完成训练后会提示生成的权重文件在哪)
之后与前文步骤类似，将从数据集中挑几张图片输入，运行即可得到输出

疑难解决

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