搞定系列：yolov5训练自己目标检测数据集windows版

FL1623863129 2023-01-13 00:07:33

课程名称	适应人群
搞定系列：yolov5训练自己目标检测数据集windows版	想要入门yolov5的学者

本课程将带您进入yolov5框架搭建环境，标注，训练，测试等完整实现过程。注意本课程只对目标检测部分做讲解，实例分割等课程可以参考我其他课程。主要内容如下

1、 yolov5框架基本介绍

2、搭建windows上yolov5环境

3、用labelImg标注自己的数据集

4、转换数据集

5、配置参数

6、参数调节和训练

7、测试自己的模型

通过本课程您将学习到yolov5整个标注数据集和训练流程，本课程全部在windows10上实现，使用的GPU环境

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csdn_visitor_1 2023-06-06

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数据集转换的完整代码在哪里呀，ppt里没看到啊

FL1623863129 2023-06-06

@csdn_visitor_1 最后一节ppt放的有完整源码地址

多财多亿,凭亿近人 2022-01-11

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1分40秒就无法播放了。。。

FL1623863129 2022-01-16

@多财多亿,凭亿近人 <p>您好，请问是哪个视频节数有问题呢</p>

想快速做安全帽检测，却愁没数据、代码跑不通？这套资源一步搞定 ——2000 张真实场景标注数据+可直接跑的代码+训好的模型，不用自己收集数据，不用调复杂代码，下载就能用。数据够 “真实”：2000 张全来自工地、矿山等一线场景，覆盖强光 / 弱光、仰头 / 侧头、遮挡 / 模糊等复杂情况，连旧帽子褪色、戴歪没系扣的细节都标好了，模型直接 “见世面”。代码够 “省心”：数据是 YOLO 格式，拖进项目就能用；附环境配置教程，Windows/Linux 都能 5 分钟搭好；想训练跑train.py，想直接用跑predict.py，调用摄像头秒出检测画面（未戴的红框报警）。模型够 “抗造”：用这 2000 张数据训好的模型，强光不漏检、阴影不误判，复杂场景下漏检率＜2%，实时性达标，能直接当安全监控用。不用折腾，下载解压，5 分钟跑通 —— 真实数据 + 能跑代码 + 训好模型，直接给你能用的安全帽检测方案。

众所周知，yolov7不仅仅是一个目标检测框架，现在已经集成姿态检测，实例分割。让我们在cv领域多出一个非常实用深度学习算法框，本课程主要针对实例分割做自己的数据集训练，不对目标检测和图像分类训练做讲解，请同学注意一下本课程主要内容，可以先观看本课程的课程导论，了解课程主要内容和体系结构。本课程将带您进入yolov7面向实例分割框架搭建环境，标注，训练，测试等完整实现过程。学会如何使用roboflow或者labelme标注自己实例分割数据集。学会如何训练和测试自己实例分割模型。yolov7入门者和初学者。

采用华为一次比赛的垃圾分类数据集 文章目录1.数据集简介2.符合yolov5的数据集制作2.1 读json2.2 xml->txt 1.数据集简介首先他有一个分类文件classify_rule.json。 { "可回收物": [ "充电宝", "包", "洗护用品", "塑料玩具", "塑料器皿", "塑料衣架", "玻璃器皿", "金属器皿", "

数据集：YOLOV5格式转fasterRcnn格式（xml可视化）

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