深度学习中制作数据集，并在项目中运行、预测

在这里介绍我们如何自定义数据集，并进行预测，可以关注我的博客，后续将会有更多的干货分享！

训练制作的（自定义）数据集

1. 将train.py文件中的数据集设置为自己的yaml文件后。就可以开始训练了。
   
2. 更换后，训练的结果保存在runs里面。
   

将运行结果（best.pt）进行预测

提示：数据集的放置位置 ----> 可以大大提升程序检索数据集的速度

由于数据集在实践中，内容多、数量大，一般不把数据集放到项目目录下（同级目录下，像coco128数据集一样），或者：

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