make yolov5 pytorch train datasets

訓(xùn)練所需環(huán)境 python3.5, pytorch1.3, torchvision 0.4.1 , tensorboard 1.14.0 , tensorflow-gpu1.14.0

本例制作yolov5數(shù)據(jù)集 并進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練

從VOC數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)為訓(xùn)練所需的coco數(shù)據(jù)集

代碼有待改進(jìn)

包含文件夾voc2coco/(Annotations/ JPEGImages/ test/ train/ val/ reclass.sh split_file.py xml2txt.py)

coco/(images/train2017/ images/val2017/ images/test2017/ labels/val2017/ labels/val2017/ lables/val2017/ )

1.每個(gè)對(duì)象一行

2.每行都是class x_center y_center width height格式。

3.框坐標(biāo)必須采用歸一化的xywh格式(從0到1)。如果您的箱子以像素為單位，劃分x_center并width通過(guò)圖像寬度，y_center并height通過(guò)圖像高度。

4類號(hào)是零索引的(從0開(kāi)始)如：person 0 ,vest 1, glove 2, hat 3

訓(xùn)練和預(yù)測(cè) 請(qǐng)按照yolov5文件夾下的readme.md操作

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pytorchyolov4训练_使用pytorch-yolov5 訓練自己的數據集-2020.6.15的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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