最新版YOLOv6训练自己的数据集(超详细完整版!)

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接着上篇文章继续写,本篇文章讲如何训练自己的数据集。

从官网下载YOLOv6源码:



meituan/YOLOv6: YOLOv6: a single-stage object detection framework dedicated to industrial applications. (github.com)



https://github.com/meituan/YOLOv6


一、创建文件

将tools文件夹中的train.py放主目录下,再创一个myself.yaml文件,名字可以自己起(主要是为了省事)

myself.yaml文件里只需要添加train和val路径就行

二、修改数据集格式

YOLOv6与YOLOv5的数据集格式不同,v6不需要使用images文件夹,将以前images中的train和val文件夹图片与labels文件放在同一个目录就可以了

三、程序修改

修改一下train.py中的路径

打开文件夹yolov6->data->datasets.py

将红框里的内容注释,改为蓝框(这里不知道官方什么时候能修复,哎)

懒得动手直接复制下面的

        label_dir = osp.join(
            osp.dirname(img_dir), "labels", osp.basename(img_dir)
        )

四、运行

直接右击运行train.py或者终端命令也可以

五、检测

上篇博文已经讲了如何检测图片,我看到最新版的程序bug依旧存在(时间6月30日)




手把手教你运行YOLOv6(超详细)



https://blog.csdn.net/qq_58355216/article/details/125497521?spm=1001.2014.3001.5502


由于训练的速度太慢,我只训了100epochs,检测效果一般,虽然精度较高,但漏检和误检情况时有发生,之后还会再次更新


五、总结

对于YOLOv6我真是无力吐槽了,bug太多了,并且功能不够完善,各种报错,各种问题,简直就拿我们当小白鼠,哎!

训练时的报错问题在下篇博文:




YOLOv6训练时报错解决方法



https://blog.csdn.net/qq_58355216/article/details/125552713?spm=1001.2014.3001.5502


bug1:

无法使用单类别数据集(在这个坑里差点没出来),作者虽说已修复,但是还是有些bug要改,等一段时间再更新

bug2:

训练时无法充分利用GPU(问题很致命,速度慢的我要裂开)

bug3:

目前无法查看精度和召回,map上涨速度特慢(等人家作者优化吧)

这些都还只是训练时候的bug……

如果训练时有各种报错欢迎评论区留言,本博文持续更新中

———————–更新线———————–


YOLOv8发布

YOLOv8训练以及测试的方法写在下面文章里了,欢迎阅读




https://blog.csdn.net/qq_58355216/article/details/128671030?spm=1001.2014.3001.5502


icon-default.png?t=MBR7
https://blog.csdn.net/qq_58355216/article/details/128671030?spm=1001.2014.3001.5502



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