Training YOLO with a Custom Dataset: A Step-by-Step Guide
Object detection has become an essential technology in various industries, including security, automation, and robotics. YOLO (You Only Look Once) is one of the most popular real-time object detection models due to its speed and accuracy. In this blog post, we will walk you through training YOLO with your custom dataset, making it ready for real-world applications.
Step 1: Install Dependencies
To begin, install the necessary dependencies. The latest versions of YOLOv5 or YOLOv8 make training simpler and more efficient.
# Clone the YOLOv5 repository
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
# Install required packages
pip install -r requirements.txt
For YOLOv8, you can install the Ultralytics package directly:
pip install ultralytics
Step 2: Prepare Your Dataset
YOLO requires data in a specific format, where each image has an associated annotation file in the YOLO format:
<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
All values are normalized between 0 and 1. Below is the correct dataset folder structure:
/dataset
├── images
│ ├── train
│ │ ├── img1.jpg
│ │ ├── img2.jpg
│ ├── val
│ ├── img3.jpg
│ ├── img4.jpg
├── labels
│ ├── train
│ │ ├── img1.txt
│ │ ├── img2.txt
│ ├── val
│ ├── img3.txt
│ ├── img4.txt
├── data.yaml
Creating the data.yaml
File
This file defines the dataset structure and class names:
train: /path/to/dataset/images/train
val: /path/to/dataset/images/val
nc: 2 # Number of object classes
names: ['person', 'car'] # Object class names
Step 3: Train the Model
To train YOLOv5, run the following command:
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data dataset/data.yaml --weights yolov5s.pt --cache
For YOLOv8, use:
yolo train model=yolov8n.pt data=dataset/data.yaml epochs=50 imgsz=640
Step 4: Monitor Training Progress
YOLO logs various performance metrics during training. If using YOLOv5, results will be stored in runs/train/exp/
. You can visualize training performance using TensorBoard:
tensorboard --logdir=runs/train
Step 5: Evaluate and Test the Model
Once training is complete, test the model on new images:
python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img 640 --source test_images/
For YOLOv8:
yolo detect model=runs/train/exp/weights/best.pt source=test_images/
Step 6: Export for Deployment
YOLO models can be exported to multiple formats for deployment:
python export.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --include onnx torchscript
For YOLOv8:
yolo export model=runs/train/exp/weights/best.pt format=onnx
Final Thoughts
Training YOLO with a custom dataset enables real-world object detection for applications such as security, traffic monitoring, and automation. By following this step-by-step guide, you can prepare, train, and deploy your YOLO model effectively.
Would you like help automating the dataset preparation or optimizing training settings? Let us know in the comments!
Related Posts
- 量子コンピューティングはAIのボトルネックを解決できるのか?
- ควอนตัมคอมพิวติ้งสามารถแก้ไขปัญหาคอขวดของ AI ได้หรือไม่?
- Can Quantum Computing Solve AI’s Biggest Bottlenecks
- วิธีฝึก YOLO ด้วยชุดข้อมูลที่กำหนดเอง: คำแนะนำทีละขั้นตอน
- カスタムデータセットでYOLOをトレーニングする方法:ステップバイステップガイド
- WazuhとAIの統合による高度な脅威検出
- การผสานรวม AI กับ Wazuh เพื่อการตรวจจับภัยคุกคามขั้นสูง
- Integrating AI with Wazuh for Advanced Threat Detection
- AIはどのようにして偽造された高級品を検出するのか?
- AI ช่วยตรวจจับสินค้าหรูปลอมได้อย่างไร?
Articles
- LangChain + Ollama で RAGチャットボットを作る方法
- How to Apply RAG Chatbot with LangChain + Ollama
- วิธีสร้าง RAG Chatbot ด้วย LangChain + Ollama
- การใช้งาน SCPI กับอุปกรณ์ EXFO: คู่มือฉบับใช้งานจริง
- SCPI を使った EXFO 機器の自動化:実践ガイド
- Automating EXFO Instruments with SCPI: A Practical Guide
- レガシーコードを扱いやすくするためのデザインパターン
- Design Patterns ที่ช่วยให้จัดการ Legacy Code ได้ง่ายขึ้น
- Design Patterns That Help Tame Legacy Code (With Python Examples)
- 🧠 レガシーコードに安全に新機能を追加する方法
- วิธีเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ในซอฟต์แวร์ Legacy อย่างปลอดภัย
- How to Safely Add New Features to Legacy Code — A Developer’s Guide
- レガシーソフトウェアを安全に近代化 — 全面リライト不要!
- ปรับปรุงซอฟต์แวร์เก่า ให้ทันสมัย โดยไม่ต้องเขียนใหม่ทั้งหมด
- Modernizing Legacy Software — Without Breaking Everything
- OpenSearchの仕組みとは?リアルタイム検索エンジンの内部構造を解説
- OpenSearch ทำงานอย่างไร? เข้าใจระบบค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์
- How OpenSearch Works — Architecture, Internals & Real-Time Search Explained
- DjangoでBasicとPremium機能を分けるベストな戦略とは?
- เลือกกลยุทธ์ที่ใช่ สำหรับการแยกระดับผู้ใช้งาน Basic กับ Premium บน Django
Our Products
Related Posts
- 量子コンピューティングはAIのボトルネックを解決できるのか?
- ควอนตัมคอมพิวติ้งสามารถแก้ไขปัญหาคอขวดของ AI ได้หรือไม่?
- Can Quantum Computing Solve AI’s Biggest Bottlenecks
- วิธีฝึก YOLO ด้วยชุดข้อมูลที่กำหนดเอง: คำแนะนำทีละขั้นตอน
- カスタムデータセットでYOLOをトレーニングする方法:ステップバイステップガイド
- WazuhとAIの統合による高度な脅威検出
- การผสานรวม AI กับ Wazuh เพื่อการตรวจจับภัยคุกคามขั้นสูง
- Integrating AI with Wazuh for Advanced Threat Detection
- AIはどのようにして偽造された高級品を検出するのか?
- AI ช่วยตรวจจับสินค้าหรูปลอมได้อย่างไร?
Articles
- LangChain + Ollama で RAGチャットボットを作る方法
- How to Apply RAG Chatbot with LangChain + Ollama
- วิธีสร้าง RAG Chatbot ด้วย LangChain + Ollama
- การใช้งาน SCPI กับอุปกรณ์ EXFO: คู่มือฉบับใช้งานจริง
- SCPI を使った EXFO 機器の自動化:実践ガイド
- Automating EXFO Instruments with SCPI: A Practical Guide
- レガシーコードを扱いやすくするためのデザインパターン
- Design Patterns ที่ช่วยให้จัดการ Legacy Code ได้ง่ายขึ้น
- Design Patterns That Help Tame Legacy Code (With Python Examples)
- 🧠 レガシーコードに安全に新機能を追加する方法
- วิธีเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ในซอฟต์แวร์ Legacy อย่างปลอดภัย
- How to Safely Add New Features to Legacy Code — A Developer’s Guide
- レガシーソフトウェアを安全に近代化 — 全面リライト不要!
- ปรับปรุงซอฟต์แวร์เก่า ให้ทันสมัย โดยไม่ต้องเขียนใหม่ทั้งหมด
- Modernizing Legacy Software — Without Breaking Everything
- OpenSearchの仕組みとは?リアルタイム検索エンジンの内部構造を解説
- OpenSearch ทำงานอย่างไร? เข้าใจระบบค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์
- How OpenSearch Works — Architecture, Internals & Real-Time Search Explained
- DjangoでBasicとPremium機能を分けるベストな戦略とは?
- เลือกกลยุทธ์ที่ใช่ สำหรับการแยกระดับผู้ใช้งาน Basic กับ Premium บน Django