yolov5训练自制数据集

答：Yolov5 - 数据集制作 步骤 1. labelimg软件安装 labelimg链接 2. 数据目录结构 yolov5训练 数据文件夹目录结构如下： |--hongwai |--images |--train |--IMG_0001.jpg |--IMG_0002.jpg |--... |--labels |--train |--xxx.yaml 这里的hongwai.yaml配置文件是 训练 用的。

答：在进行模型推理时，无论是加载模型的速度还是对测试图片的推理速度，都能明显感觉到YOLOv5比YOLOv3速度快，尤其是加载模型的速度，因为同样的数据集训练出来的模型YOLOv5更加轻量级，模型大小减小为YOLOv3的将近四分之一。 至此YOLOv5训练自己的数据集整个过程：制作数据集----模型训练----模型测试----模型推理阶段已全部完成。

答：在yolov5目录下的data文件夹下新建一个ab.yaml文件（可以自定义命名），用来存放训练集和验证集的划分文件（train.txt和val.txt），这两个文件是通过运行voc_label.py代码生成的，然后是目标的类别数目和具体类别列表，ab.yaml内容如下：

答：） 严格来讲， YOLOv5 并不算是 YOLO 系列的第五代，因为并非原作者创作且暂时没有得到原作者的许可。 但是，它的 导言： 最近 学习 了 yolov5训练自己数据集 的知识，在闲暇时间写下这篇小白笔记，希望可以帮助到大家，欢迎大家在评论区发表 自己 的建议和看法！