【经验】如何yolov5模型训练自己的数据用于R CAR V3H？

时间： 2022-12-08 来源：世强

技术问答

R CAR V3H上推理yolov5检测模型，首先第一步需要训练自己的yolo模型，本文记录在标注好图片数据，以及安装好anaconda yolo虚拟环境后训练自己的yolov5模型过程。

在yolo虚拟环境下安装jupyter notebook

接着运行训练命令：

可以看一下，训练的图片以及labels，模型文件以及yaml配置文件：

需要注意的是yolov5需要的训练数据在文件夹中的位置

你的图像和标注数据应该按照下面的形式放在文件夹中：

traindata

labels

train 存放训练图像对应的标注txt文件

val 同上

images

train 存放训练图像

val 存放验证集图像

然后将traindata文件夹放到与你下载到的yolov5项目的同级目录下。

训练数据hat.yaml配置文件，在VOC.yaml基础上修改，主要树指定训练数据和验证数据路径，以及分类

修改模型配置yaml文件，在yolov5s.yaml基础上修改，主要修改类型数目

最后修改训练脚本：

最后训练的过程比较耗时，这里还是在虚拟机中训练，采用的CPU，如果用GPU训练服务器就会快很多，训练完可以做推理精度的测试，精度和性能达到要求后就可以用R CAR V3H的CNN工具来转换模型。

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选型指南 - RENESAS PDF 中文下载

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