yolov5 训练自定义数据集全过程_yolov5训练自定义数据集的val

1、下载YOLOv5代码并安装环境

git clone https://gitee.com/monkeycc/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt  # install
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2、下载完yolov5之后在和yolov5同级的目录下创建一个叫datasets的目录 目录结构如下：

3、准备数据集：

3.1 数据集目录结构如下：

目录解读：

old_money是自己的数据集目录，这个目录要放在datasets目录下，

• old_money下的images目录用来存放图片
  • images下存放的train表示的是训练集，train下存放的就是一个一个的图片即xxx.jpg(没别的内容，只有图片),
  • val，test同理，其下都是存放的图片
• labels用来存放目标框的.txt文件。其下的train和val 名称要和images中的对应一样
  • label 下的train、val下存放的都是xxx.txt

这里边需要注意的是：

• 1、labels下的train下的xxx.txt名称要和images下的train下的xxx.jpg一一对应，名称要一样哦
• 2、labels 下的xxx.txt中的内容为：class box_x_center box_y_center box_width box_height中间用空格隔开 分别对其一一说明：
  • class 是类别，即你的目标框所属的类别，注意必须是数字而不是类别名，这个数字是在[0, 类别总数-1]之间
  • box_x_center：即目标框的中心点的x轴坐标 注意是归一化之后的值，也就是拿着这个中心点坐标除以图片的宽度
  • box_y_center ： 即目标框的中心点的y轴坐标 注意是归一化之后的值，也就是拿着这个中心点坐标除以图片的高度
  • box_width : 即目标框的宽 注意是归一化之后的值，也就是拿着这个框的宽度除以图片的宽度
  • box_height： 目标框的高 注意是归一化之后的值，也就是拿着这个框的高度除以图片的高度
    具体如下：
    
    

特别强调一下，image中的train 和val中的图片名要和labels中的train和val 图片名要意义对应切train 和val名称也要对应，test目录在label中不需要label所以只需要test目录下存放图片即可

4、在yolov5目录下的data下创建一个名为old_money.yaml其内容如下：

# YOLOv5 
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