yolov5-7.0 训练自己的数据集之分类数据集

yolov5是一个非常强大的目标检测模型，随着深度学习的发展，yolov5在6.1和7.2版本里集成了目标识别、图像分类和分割模块，这篇博客的主题是利用yolov5训练自己的分类数据集。

官方仓库地址：https://github.com/ultralytics/yolov5

假设，已经完成了环境配置

1）准备数据集

在yolov5-7.0文件同目录下创建datasets文件夹。

在datasets文件夹里存放着自己的数据集，例如，我得数据集文件夹 mydata 其格式如下


每个train文件夹下的每个文件夹名就是类名，每个类名文件夹下包含着每个类的图像

至此，数据集准备完毕

2）开始训练

打开yolov5-7.0/classify/train.py，在yolov5环境下，运行。
修改：

只需要修改红框内容即可，我的数据是mydata，直接写上mydata 即可。

3）运行演示

箭头处开始跑就可以了。