目录

一、安装环境

二、下载YOLOv5代码

三、在Pycharm中导入YOLOv5

四、visdrone2019数据集

五、修改配置文件

六、开始训练

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一、安装环境

这里默认大家已经安装好自己的环境了并配置好了Pycharm。

二、下载YOLOv5代码

yolov5官方代码 下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5

可以选择yolov5 版本进行下载，如下图：

如果不选择版本，即默认为最新版本。

 yolov5下载方法：

方法一：可以使用git进行克隆，克隆到本地。

默认大家安装好了git，使用下列命令进行克隆，如图所示：

方法二：可以点击Download ZIP 进行下载。

 三、在Pycharm中导入YOLOv5

默认大家已经导入成功。

安装YOLOv5所需要的包：

所需要的包都写在了requirements.txt文件中了。打开terminal，进入本项目的annoconda环境。如下图：

如果环境不是本项目所需的环境，需要激活，进行切换环境。

例如：打开terminal是，环境显示是base，而你需要进入pytorch环境，则输入以下命令，即可进入pytorch环境中。

conda activate pytorch 

进入到了pytorch环境。如下图所示：

 在该环境下，输入命令，进行安装所需要的包：

pip install -r requirements.txt

或输入这个命令，安装的更快一些：

pip3 install -U -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

 所需要的包安装成功之后，就可以训练自己的数据集了。

四、visdrone2019数据集

数据集我选择的是visdrone2019数据集。

数据集大家可以去官网进行下载：http://aiskyeye.com/download/

官网下载速度比较慢，这里附上百度网盘，需要的可以自己进行提取。

百度网盘 请输入提取码

提取码：pr5b

数据集下载并解压完，形式如下：

此时在datasets文件夹下新建一个VisDrone2019文件夹，将上述4个文件夹放入其中。

五、修改配置文件

1、修改VisDrone.ymal文件

将path参数修改为VisDrone文件所在的路径，最好写绝对路径。

2、修改yolov5s.yaml文件

将nc参数修改为10--该数据集的类别为10种，如下图所示：

3、修改train.py文件

图中红框需要改成刚刚配置的文件名--VisDrone.yaml

 六、开始训练

运行train.py文件，即可开始训练，训练结果会保存在runs/train文件夹中。

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