用yolov5训练coco128数据集

<think>嗯，用户想用YOLOv5训练COCO128数据集，需要教程或者示例代码。首先我得回忆一下YOLOv5的训练流程。根据引用里的内容，用户提到可以从零开始训练，或者加载预训练权重。那首先可能需要配置环境，安装必要的库，比如PyTorch和YOLOv5的依赖项。 然后，数据集的准备。COCO128应该已经是一个整理好的数据集，但可能需要确认数据集的路径是否正确，以及yaml文件的配置是否正确。引用里提到了数据集的yaml文件路径，比如./data/coco128.yaml，所以用户需要确保这个文件存在，并且里面的路径指向正确的图片和标签位置。 接下来是训练命令。用户提供的示例代码里用了train.py，参数包括img大小、batch size、epochs、data配置、模型配置和权重。如果用户想从头训练，可能需要设置weights参数为空字符串，或者直接不写？不过示例里用了--weights ''，这样可以确保不加载预训练权重。但通常，使用预训练权重可以提升效果，所以用户可能需要选择是否加载yolov5s.pt这样的权重。 另外，用户可能需要注意硬件要求，比如GPU的使用，因为训练YOLO模型需要较强的计算能力。如果用户没有GPU，训练可能会很慢。这时候可能需要调整batch size的大小，比如设置为更小的数值，如8或者4，以适应显存限制。 还有，训练后的模型保存和验证。用户可能想知道训练完成后如何测试模型，比如使用detect.py脚本，并指定训练得到的权重文件。此外，训练过程中的日志和指标可视化，比如TensorBoard的使用，可能也需要指导用户如何查看。 可能遇到的问题包括路径错误、依赖项版本不兼容、CUDA内存不足等。需要提醒用户检查文件路径是否正确，安装正确的依赖版本，并根据GPU调整batch size。 最后，用户可能需要进一步的帮助，比如如何评估模型性能，或者导出模型到其他格式。这时候生成相关问题可以帮助用户深入学习和解决问题。</think>### 使用YOLOv5训练COCO128数据集的教程 #### 一、环境准备 1. 克隆YOLOv5仓库并安装依赖： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` 2. 数据集准备 COCO128数据集已包含在YOLOv5仓库中，路径为`./data/coco128.yaml`，配置文件会直接调用`../datasets/coco128`目录[^1]。若需手动下载，可从国内镜像获取。 #### 二、训练配置 1. **从头开始训练** 使用空权重参数初始化模型： ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data ./data/coco128.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights '' ``` 2. **使用预训练权重** 加载官方权重`yolov5s.pt`加速收敛： ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data ./data/coco128.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt ``` #### 三、参数说明 | 参数 | 作用 | 推荐值 | |------------|-------------------------------|----------| | --img | 输入图像尺寸 | 640 | | --batch | 批次大小（根据GPU显存调整） | 8/16/32 | | --epochs | 训练轮次 | 50-300 | | --data | 数据集配置文件路径 | coco128.yaml | | --cfg | 模型结构配置文件 | yolov5s.yaml | #### 四、验证与推理 1. **验证训练结果** 训练后权重保存在`runs/train/exp/weights/best.pt`，使用以下命令测试： ```bash python detect.py --source ../datasets/coco128/images/train2017 --weights runs/train/exp/weights/best.pt ``` 2. **可视化训练指标** 启动TensorBoard查看训练过程： ```bash tensorboard --logdir runs/train ``` #### 五、常见问题 1. **显存不足** 降低`--batch`值或使用更小模型（如`yolov5n.yaml`） 2. **数据集路径错误** 检查`coco128.yaml`中`path`和`train/val`路径是否指向正确位置 3. **依赖冲突** 使用官方要求的Python 3.8+和PyTorch 1.7+