https://github.com/ultralytics/yolov5 首先进入u大佬的GitHub主页，把项目下载下来。 然后进入目录打开终端，pip install -U -r requirements.txt即可安装好yolov5所需环境，如果运行detect.py出现问题，依据报错自行修改。（百度有很多装torch的教程和视频，多查查就能装好） 这里和yolov3的数据集准备一样，推荐参考这个链接，简单，一次成功。https://blog.csdn.net/public669/article/details/98020800 （这个文章也有环境配置的教学，可以参考哦！） 按照上面文章准备好数据集以后，data目录应该是这个样子的： 这就是完整的yolov3可以训练的数据集，但是v5，作者做了一些改变，把data和names写在了一个文件里，这样就更方便了！ 然后我们把文件另存一下，修改类别数，路径和类别名称，就可以啦！ 像这样： 这个不同于yolov3使用的darknet的cfg文件，作者使用了yaml文件，要修改的也非常简单。 只需要修改nc为你自己数据集的类别数即可，非常方便。 在train.py里的最后把–cfg、–data、–device、–name、–batch-size改为准备工作中的符合自己数据集的文件或参数就ok啦！ 运行即可。 这里作者用了tensorboard，训练结果可视化更加方便。 运行detect.py即可。
yolov5训练
一、准备工作
1.配置环境
2.数据集准备
3.网络参数修改
二、开始训练
1.读取文件参数修改
2.训练运行train.py
3.输出
4.检测
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