YOLOv5实战训练自己的数据集(Windows和Ubuntu演示)

YOLOv5 作为 PyTorch 实现的实时目标检测框架，解决了传统检测器速度慢与精度难以平衡的问题。本课程聚焦于“从零构建私有数据集”这一核心工程痛点，而非仅仅演示预训练模型的推理。内容覆盖 Windows 与 Ubuntu 双环境部署，确保开发流程在不同操作系统下的一致性。适合具备基础 Python 和 PyTorch 知识，熟悉深度学习基本概念的开发者。若你尚未接触计算机视觉，建议先补全卷积神经网络原理及 PyTorch 张量操作基础；若已有 CV 项目经验，可重点关注数据预处理与超参数调优部分。

建议优先研读环境搭建与数据集标注章节。这是工程落地的基石，涉及 labelImg 的使用规范以及 YOLO 格式的数据清洗逻辑。接着深入理解数据自动划分机制，掌握训练集与验证集的配比策略，这直接影响模型泛化能力。随后进入核心训练环节，重点分析模型配置文件的修改逻辑，特别是锚框（Anchor）的计算与调整。课程引入 Wandb 作为可视化工具，需理解其如何监控损失函数收敛与验证集指标，以便及时调整训练策略。

学完本课程，你将具备独立构建特定场景目标检测系统的能力。具体而言，能够针对单目标（如足球）和多目标（如足球与球员）场景，完成从原始图像采集、人工标注、数据增强到模型迭代优化的全流程。你可以独立部署一个轻量级检测服务，用于工业质检、安防监控或体育数据分析等场景。资料包应配合源码实践使用：先在本地复现足球检测项目，验证环境无误后，再替换为自己的业务数据。重点对比不同超参数（如学习率、批次大小、增强策略）对最终 mAP 的影响，通过反复实验形成对模型行为的直觉判断，而非仅依赖教程步骤。这种“标注-训练-评估-调优”的闭环训练，是提升 CV 工程能力的关键路径。

YOLOv5实战训练自己的数据集(Windows和Ubuntu演示) c0bfaaea5426ff1f706d9d67282b5c25_181605n6qbeb7a75eb79ec.png (45.89 KB, 下载次数: 25) 下载附件 保存到相册 2024-7-6 17:47 上传 YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 PyTorch版的YOLOv5轻量而高性能，更加灵活和易用，当前非常流行。 本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv5训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标检测（足球和梅西同时检测）。 本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5，在Windows和Ubuntu系统上分别做项目演示。包括：安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集（自动划分训练集和验证集）、修改配置文件、使用wandb训练可视化工具、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。 259a3d5a6153cc94c4b8cc12e2288c55_181631b0222dchwdbkn4sd.jpg (72.67 KB, 下载次数: 22) 下载附件 保存到相册 2024-7-6 17:47 上传 bf0944138a0a18c63623cfc9b15676dd_181638s7gew2qrrdqde1od.jpg (109.78 KB, 下载次数: 27) 下载附件 保存到相册 2024-7-6 17:47 上传 1-1.课程介绍.mp4 2-1.目标检测-任务说明.mp4 2-2.目标检测-常用数据集.mp4 2-3.目标检测-性能指标.mp4 3-1.YOLO目标检测系列技术发展史.mp4 3-2.YOLOv5网络架构、组件及Loss函数.mp4 3-3.YOLOv5的4.0和5.0更新.mp4 3-4.YOLOv5的6.0更新.mp4 4-1.安装软件环境(cuda,cudnn).mp4 4-2.安装Anaconda和pytorch.mp4 4-3.克隆和安装YOLOv5.mp4 4-4.标注自己的数据集.mp4 4-5.准备自己的数据集.mp4 4-6.修改配置文件.mp4 4-7.使用wandb训练可视化工具.mp4 4-8.训练自己的数据集.mp4 4-9.测试训练出的网络模型及性能统计.mp4 4-10.YOLOv5-6.0足球检测更新.mp4 5-1.数据集准备.mp4 5-2.修改配置文件.mp4 5-3.网络训练.mp4 5-4.网络模型测试及性能统计.mp4 5-5.YOLOv5-6.0足球和梅西检测更新.mp4 6-1.安装PyTorch.mp4 6-2.克隆和安装YOLOv5.mp4 6-3.标注自己的数据集.mp4 6-4.准备自己的数据集.mp4 6-5.修改配置文件.mp4 6-6.使用wandb训练可视化工具.mp4 6-7.训练自己的数据集.mp4 6-8.测试训练出的网络模型与性能统计.mp4 6-9.YOLOv5-6.0足球检测更新.mp4 7-1.数据集准备.mp4 7-2.修改配置文件.mp4 7-3.网络训练.mp4 7-4.网络模型测试与性能统计.mp4 7-5.YOLOv5-6.0足球和梅西检测更新.mp4 8-1.课程总结.mp4 配套课程资料.zip