YOLOv5全面解析教程（二）：YOLOv5数据集结构解析_coco128和coco数据集区别

作者 |  Fengwen，BBuf  编辑 | 3D视觉开发者社区

前言

本文主要介绍 one-yolov5 使用的数据集的格式以及如何制作一个可以获得更好训练效果的数据集。本节教程好的数据集标准部分翻译了 ultralytics/yolov5 wiki 中对数据集相关的描述(https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Tips-for-Best-Training-Results) 。

前篇：YOLOv5全面解析教程（一）：网络结构逐行代码解析

数据集结构解读

1.创建dataset.yaml

COCO128是官方给的一个小的数据集 由COCO(https://cocodataset.org/#home) 数据集前 128 张图片组成。这128幅图像用于训练和验证，判断 yolov5 脚本是否能够过正常进行。数据集配置文件 coco128.yaml(https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/blob/master/data/coco128.yaml) 定义了如下的配置选项：

# YOLOv5 
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