make yolov5 pytorch train datasets

訓練所需環境 python3.5, pytorch1.3, torchvision 0.4.1 , tensorboard 1.14.0 , tensorflow-gpu1.14.0

本例制作yolov5數據集 并進行數據訓練

從VOC數據集轉為訓練所需的coco數據集

代碼有待改進

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.每個對象一行

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

3.框坐標必須采用歸一化的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通過圖像寬度，y_center并height通過圖像高度。

4類號是零索引的(從0開始)如：person 0 ,vest 1, glove 2, hat 3

訓練和預測 請按照yolov5文件夾下的readme.md操作

總結

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的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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