YOLOv5训练voc2007数据集
网上没找到特别适合新手小白的教程，步骤也不太详细。记录下自己的过程，希望能提供点帮助。
默认已经部署好了yolov5。
安装部署yolov5可参考以下：
ubuntu20.04配置YOLOV5（非虚拟机）_ubuntu系统实现yolov5没有显卡-CSDN博客
若用YOLOv5训练COCO2017数据集可参考以下：
目录
一、数据集下载
通过以下链接下载数据集：
The PASCAL Visual Object Classes Challenge 2007 (VOC2007)
这里一共下载2个文件：training/validation data、annotated test data
二、建立数据集文件夹
在yolov5源码文件夹下新建文件夹，命名为datasets。将下载的文件，解压缩到datasets。完成后，文件结构应该如下：
- Annotations ——xml格式的标签文件
- ImageSets ——存放的每一个种类型的challenge对应的图像数据
ImageSets中有三个文件夹【Layout】【Main】【Segmentation】
——Layout下存放的是具有人体部位的数据（人的head、hand、feet等等，这也是VOC challenge的一部分）
——Main下存放的是图像物体识别的数据
原文地址：https://blog.csdn.net/2302_80099075/article/details/142650573
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