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:asingle-stageobjectdetectionframeworkdedicatedtoindustrialapplications.(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
前言本篇文章主要是对YOLOv5项目的训练部分train.py。通常这个文件主要是用来读取用户自己的数据集，加载模型并训练。文章代码逐行手打注释，每个模块都有对应讲解，一文帮你梳理整个代码逻辑！友情提示：全文近5万字，可以先点再慢慢看哦~源码下载地址：mirrors/ultralytics/yolov5·GitCode 🍀本人YOLOv5源码详解系列：YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（1）——项目目录结构解析YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（2）——推理部分detect.pyYOLOv5源码逐行超详细注释与解读（3）——训练部分train.pyYOLOv5源码逐行超详细注释与解读（4）
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文章参考于芒果大神，在自己的数据集上跑了一下，改了一些出现的错误。一、配置yolov5_swin_transfomrer.yaml#Parametersnc:10#numberofclassesdepth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple:0.50#layerchannelmultipleanchors:-[10,13,16,30,33,23]#P3/8-[30,61,62,45,59,119]#P4/16-[116,90,156,198,373,326]#P5/32#YOLOv5v6.0backbonebyyoloairbackbo
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一、芒果改进系列必读🔥《芒果书》系列改进专栏内的改进文章，均包含多种模型改进方式，均适用于YOLOv3、YOLOv4、YOLOR、YOLOX、YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8改进（重点）！！！🔥专栏创新点教程均有不少同学反应和我说已经在自己的数据集上有效涨点啦！！包括COCO数据集也能涨点所有文章博客均包含改进源代码🔥对应专栏订阅的越早，就可以越早使用原创创新点去改进模型，抢先一步以下《芒果书》改进YOLO专栏内容适用于以下主流模型的改进YOLOv3、YOLOv4、YOLOR、YOLOXYOLOv5、YOLOv7、YOLOv8…以上模型改进均适用《芒果书》🥭专栏系列点击以下链接查看文章
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在YoloV5中添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU.2023-2-7更新yolov5添加Wise-IoUB站链接重磅！！！！！YOLO模型改进集合指南-CSDNyolov5中box_iou其默认用的是CIoU，其中代码还带有GIoU，DIoU，文件路径：utils/metrics.py，函数名为：bbox_ioudefbbox_iou(box1,box2,xywh=True,GIoU=False,DIoU=False,CIoU=False,eps=1e-7):#ReturnsIntersectionoverUnion(IoU)ofbox1(1,4)t
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Yolov5环境安装及配置详细教程文件准备Pycharm下载链接Anaconda下载链接Yolov5源码下载地址链接CUDA下载地址CUDNN下载地址环境配置Pycharm安装Anaconda安装CUDA安装CUDNN安装使用Anaconda配置环境第一次目标检测文件准备可以将这些文件都下载好放置在桌面上再进行环境配置这一步操作Pycharm下载链接https://www.jetbrains.com/pycharm/download/download-thanks.html?platform=windows&code=PCC（打开链接直接下载即可）Anaconda下载链接官方链接：（下载速度慢
