无需编写代码！详解YOLOv5数据集划分教程（附Python代码）

后端

2024-01-11 08:08:15

YOLOv5 数据集划分指南：轻松搞定，无需编程！

引言

在目标检测任务中，数据是王道！划分数据集是模型学习和泛化的关键。YOLOv5 框架提供了便捷的数据集划分工具，让您无需动用一行代码就能轻松完成这项任务。

步骤 1：准备您的数据集

首先，您需要一个标注良好的数据集。您可以从网上获取公开数据集，也可以自己收集和标注。确保数据集包含充足的图像和注释，以供模型训练和测试。

步骤 2：安装 YOLOv5

接下来，安装 YOLOv5。使用以下命令即可一键安装：

pip install yolov5

步骤 3：划分数据集

使用 YOLOv5 划分数据集非常简单，只需按以下步骤操作：

打开 YOLOv5 命令行界面：cd yolov5
导航到数据集目录：cd path/to/your/dataset
执行划分命令：

python tools/split_dataset.py --dataset-root path/to/your/dataset --train-ratio 0.8 --test-ratio 0.2

其中：

--dataset-root: 数据集根目录
--train-ratio: 训练集比例
--test-ratio: 测试集比例

划分完成后，您将在数据集目录中找到 train、test 和 val 子目录，分别包含训练集、测试集和验证集图像和注释。

步骤 4：训练模型

现在，您可以使用划分好的数据集训练模型。一键训练命令：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data path/to/your/dataset/train/data.yaml --cfg path/to/your/yolov5s.yaml

其中：

--img: 输入图像大小
--batch: 训练批次大小
--epochs: 训练轮数
--data: 训练集数据配置文件
--cfg: 模型配置文件

步骤 5：评估模型

训练完成后，使用划分好的数据集评估模型。一键评估命令：

python val.py --img 640 --batch 16 --weights path/to/your/best.pt --data path/to/your/dataset/val/data.yaml --cfg path/to/your/yolov5s.yaml

其中：

--img: 输入图像大小
--batch: 评估批次大小
--weights: 训练好的模型权重文件
--data: 验证集数据配置文件
--cfg: 模型配置文件

完整代码示例

# 划分数据集
python tools/split_dataset.py --dataset-root path/to/your/dataset --train-ratio 0.8 --test-ratio 0.2

# 训练模型
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data path/to/your/dataset/train/data.yaml --cfg path/to/your/yolov5s.yaml

# 评估模型
python val.py --img 640 --batch 16 --weights path/to/your/best.pt --data path/to/your/dataset/val/data.yaml --cfg path/to/your/yolov5s.yaml