YOLOv6训练自己的数据集【亲测有效】

一、源码下载

https://github.com/meituan/YOLOv6

二、文件结构

（1）解压源码后，新建weights文件夹，此文件夹下存放官方给的权重文件，可自行在上面给的链接中下载。
（2）mydata文件夹是自行创建的存放数据集的文件夹，名称可以随便起。
（3）dataset.yaml文件是在data文件下的，这里把它放到根目录，个人习惯。
（4）train.py文件是在tools文件夹下的，这里把它放到根目录，个人习惯。

三、数据集结构

（1）mydata文件夹下结构如下：

（2）其中labels文件夹结构如下（val跟train同理）：

（3）mydata下的train结构如下（mydata下的val同理）（images存放图片，labels存放txt文件）：

四、修改部分代码

踩过很多坑，后面发现只需要修改一处地方，找到yolov6/data/dataset.py文件

修改如下：

# check and load anns
        try:
            label_dir = osp.join(
                osp.dirname(osp.dirname(img_dir)), "labels", osp.basename(img_dir)
            )
            assert osp.exists(label_dir), f"{
      
      label_dir} is an invalid directory path!"
        except:
            label_dir = osp.join(
                osp.dirname(img_dir), "labels"
            )
            assert osp.exists(label_dir), f"{
      
      label_dir} is an invalid directory path!"

五、训练

运行train.py（将路径改为自己的），开始训练