基于YOLOv5的王者荣耀目标检测2-训练模型
一、前言
二、正文
1、准备工作
1.1、克隆项目代码
考虑到github国内访问速度较慢，为了方便，我自己也拷贝了一份官方的文件，放在我的gitee上： 克隆下来是如下项目结构，环境使用之前创建好的“pythorch”
1.2、配置环境
1.2.1、在终端（terminal）中输入以下命令，安装所需的依赖
pip install -r requirements.txt
1.2.2、环境安装完成之后，运行detect.py进行推理（这一步也可以直接跳过）
项目结构如下：通过网络下载了yolov5s.pt文件；新生成了runs文件。
1.2.3、获取预训练权重
这里的yolov5s.pt文件是预训练权重，也可以通过下载
因为是国外的网站，下载速度会非常慢，我在这准备了
1.2.4、将数据集放入项目中
2、修改配置文件
①data中的yaml文件修改以下几处地方 修改之后如下图所示： ②model中的yaml文件修改一个地方 ③train.py文件修改如下几处： 修改之后如下图所示： ④datasets.py文件修改如下：
3、训练模型
运行train.py文件进行训练（下图中进行第一轮训练） 在训练的过程中可以通过tensorboard实时查看训练进度
tensorboard --logdir=runs/train
训练完成之后，通过tensorboard可以看到，训练的结果还不错，精确度已经很接近1了
