?欢迎来到深度学习的世界
?博客主页：卿云阁
?欢迎关注?点赞?收藏⭐️留言?
?本文由卿云阁原创！
?本阶段属于练气阶段，希望各位仙友顺利完成突破
?首发时间：?2022年11月10日?
✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！
?作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！
目录
? 下载代码和权重，配置环境
?准备数据集
?添加数据配置文件
?修改train.py的参数
?模型测试
? 下载代码和权重，配置环境
链接：https://pan.baidu.com/s/18-TslquipRAtIWqd_PSenA?pwd=61lh
提取码：61lh
权重所放路径：
配置环境：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple +模块名?准备数据集
采用Labelme标注的数据格式，这里的数据集是我提前准备好的，需要的小伙伴可以下载哦。本文使用的是口罩的数据集，新建一个mydata文件夹，把数据放进去。
链接：https://pan.baidu.com/s/1wrsvXv5-od8ZtlvJCj9zgQ?pwd=0hti
提取码：0hti
把它整理成这个格式：
?
?添加数据配置文件
修改yolov5/data文件夹下的内容：
内容如下所示：(这里是我用的服务器上的地址）
train: /tmp/pycharm_project_558/dataset/MaskDataSet/train/imagesval: /tmp/pycharm_project_558/dataset/MaskDataSet/valid/images nc: 2names: ['mask', 'no-mask']其中：
path：数据集的根目录train：训练集与path的相对路径val：验证集与path的相对路径nc：类别数量，因为这个数据集只有一个类别（fire），nc即为1。names：类别名字。?修改train.py的参数
fg参数是YoloV5 模型的配置文件，模型的文件存放在models文件夹下面，按照需求填写不同的文件。 data是配置数据集的配置文件，我们选用的是voc.yaml，所以配置data/coco.yaml 修改上面三个参数就可以开始训练了，其他的参数根据自己的需求修改。修改后的参数配置如下： parser.add_argument('--weights', type=str, default='yolov7.pt', help='initial weights path') parser.add_argument('--cfg', type=str, default='', help='model.yaml path') parser.add_argument('--data', type=str, default='data/coco.yaml', help='data.yaml path')
?模型测试
模型训练完成后，将runs/exp/weights下的模型（best.pt）复制在yolov7文件夹下。
开始测试。
parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='best.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--data', type=str, default='data/coco.yaml', help='*.data path')
