yolo v5训练自己的数据数据格式
时间: 2025-05-12 14:21:49 浏览: 17
### YOLOv5自定义数据集训练的数据格式要求
YOLOv5 支持多种常见的目标检测数据格式,例如 VOC 格式和 COCO 格式。为了成功训练自定义数据集,在准备数据时需遵循特定的目录结构和标注文件格式。
#### 1. **目录结构**
在构建自定义数据集时,通常需要按照以下方式组织文件夹结构[^4]:
```plaintext
your_dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ │ ├── image1.jpg
│ │ ├── image2.jpg
│ │ └── ...
│ └── val/
│ ├── image3.jpg
│ ├── image4.jpg
│ └── ...
└── labels/
├── train/
│ ├── image1.txt
│ ├── image2.txt
│ └── ...
└── val/
├── image3.txt
├── image4.txt
└── ...
```
- `images/` 文件夹用于存储图像文件。
- 图像分为两个子文件夹:`train/`(训练集)和 `val/`(验证集)。
- 对应的标注文件存放在 `labels/` 文件夹中,同样按 `train/` 和 `val/` 划分。
#### 2. **标注文件格式**
YOLOv5 的标注文件采用 `.txt` 格式,每张图像对应一个标注文件。标注文件的内容由多个对象组成,每个对象占一行,具体格式如下:
```
<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
```
其中:
- `<class_id>` 是类别的索引编号,从 0 开始计数。
- `<x_center>` 和 `<y_center>` 表示边界框中心点相对于图像宽度和高度的比例坐标。
- `<width>` 和 `<height>` 表示边界框宽高相对于图像宽度和高度的比例尺寸。
这些数值均应在 `[0, 1]` 范围内表示比例值。
#### 3. **类别文件**
创建一个名为 `classes.txt` 的文件来记录所有类别的名称。每一行写入一个类别名,顺序与标注中的 `<class_id>` 对应。例如:
```
cat
dog
bird
```
如果上述文件中有三种类别,则它们对应的 `<class_id>` 分别为 0、1 和 2。
#### 4. **配置 YAML 文件**
YOLOv5 需要通过一个 YAML 文件指定数据集的相关参数。以下是典型的 YAML 文件内容[^2]:
```yaml
train: ./path/to/train/images/
val: ./path/to/val/images/
nc: 3
names: ['cat', 'dog', 'bird']
```
- `train:` 定义训练集图像路径。
- `val:` 定义验证集图像路径。
- `nc:` 表示类别数量。
- `names:` 列出所有的类别名称。
#### 5. **训练命令**
完成以上准备工作后,可以运行以下命令启动训练过程:
```bash
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 3 --data yourDataSet.yaml --weights yolov5s.pt
```
此命令会加载预训练权重并基于自定义数据集进行微调。
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