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首先得准备好数据集,你的数据集至少包含images和labels,严格来说你的images应该包含训练集train、验证集val和测试集test,不过为了简单说明使用步骤,其中test可以不要,val和train可以用同一个,因此我这里只用了一个images
其中images装的是图片数据,labels装的是与图片一一对应同名的yolo格式txt,即类别号,经过归一化的中心x和y坐标以及宽和高
到GitHub上下载整个项目的压缩包zip下来
下来解压zip,把我们刚刚的数据集也放进去
再下载一个yolov5的预训练模型,我这里选择yolov5n.pt,下下来也放到解压文件夹中
然后用pycharm打开这个文件夹,看看哪里标红还差什么软件包没安装给安装上
先配置一下yolov5预训练模型的yaml,我下载的是yolov5n.pt模型,因此需要配置一下yolov5n.yaml,修改nc的数值为类别数目,我这里的数据集只有乌骨鸡和狮头鹅,因此改成2
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