目录
1、下载代码
2、环境配置
3、准备数据集
4、yolov10训练
可能会出现报错：
1、下载代码
源码地址：https://github.com/THU-MIG/yolov10
2、环境配置
打开源代码，在Terminal中，使用conda 创建虚拟环境配置
命令如下：
- conda create -n yolov10 python=3.9
- conda activate yolov10
#以下这一条要去Previous PyTorch Versions | PyTorch找对应的，yolov10是要求pytorch>=2.0.1所以我选择了以下
- conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 cudatoolkit=11.7 -c pytorch
- pip install -r requirements.txt
- pip install -e .
3、准备数据集
数据集，放入项目目录下，格式和Yolov8一样，具体如下：
在my_data.yaml中写入以下内容，nc为类别数量：
4、yolov10训练
输入以下指令训练，相关设置如model、batch、epochs等根据情况设置，device=0表示用一个GPU：
- yolo detect train data=datasets\xxx\my_data.yaml model=yolov10b.yaml epochs=20 batch=4 imgsz=640 device=0
成功训练：
可能会出现报错：
ImportError: Matplotlib requires numpy>=1.23; you have 1.21.2
解决：
升级NumPy到1.23.x版本：pip install numpy==1.23.5
AttributeError: partially initialized module 'charset_normalizer' has no attribute 'md__mypyc' (most likely du e to a circular import)
-
卸载
charset_normalizer：pip uninstall charset-normalizer -
重新安装
charset_normalizer：pip install charset-normalizer
