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一、收集数据

二、人工标记

1、下载labelimg

2、进行预训练

A、打开界面，滑动到如下图所示位置

B、滑动鼠标滚轮，找到如下位置

C、按照原来训练的命令执行，将coco128数据集下载到本地，观察目录结构。

3、labelimg软件基本操作

A、打开Labelimg软件

B、点击“Open Dir”按钮

C、点击“Change Save Dir”

D、选择标签的类型为YOLO

E、使用默认标签

F、将输入法切换到英文，“w”代表写标签，“d”代表下一张

G、备份整个数据集

三、训练

1、确认照片的数量和标记之后生成的txt文件数量一致

2、构造yaml文件

3、最后确认目录结构

4、正式训练（谷歌的Colab，需要科学上网）

A、打包数据集

B、上传压缩包

C、在Colab中安装YOLOv5

D、探索数据集文件夹和YOLOv5的目录关系

E、将压缩包移动到笔记本内

F、上传yaml文件或者修改yaml文件

四、正式开始训练

本文仅是介绍训练自定义数据集的通用方法，重在类比。其中的文件目录结构、文件名称等在熟悉本方法后，可自行修改（通过修改配置文件的路径），以理解为主。

一、收集数据

要想训练自己的数据集，第一步要做的事情就是拍照，将图片上传到电脑，构造自己的数据集。图片可以来源于现实生活，也可以来源于网络，只要图片中有你想要的内容，就可以将此图片作为数据集中的“一员”。值得注意的是，图片的分辨率不易太大，否则在训练时，对GPU要求较高。本文接下来的操作流程是按照实际的成功操作流程进行叙述的，请放心参考。

二、人工标记

我们需要下载labelimg工具对数据集中的每一张图片进行标记，也即贴标签。

1、下载labelimg

下载的链接为：GitHub - tzutalin/labelImg:

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