【SSD目标检测】2：如何制作自己的数据集_predefined_classes
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在YOLOv5中，如果你想使用预定义的类别（例如，在自定义数据集中使用80个预定义的COCO类别），你可以通过修改配置文件来实现。以下是一个简化的例子，展示了如何在YOLOv5的配置文件中设置predefined_classes：
# YOLOv5 配置文件示例
# 在这个文件中，我们设置了预定义的类别
# 数据集路径
dataset:
path: /path/to/your/dataset
# 预定义的类别
predefined_classes: coco.names
# 网络配置
...在这个配置文件的dataset部分，我们指定了数据集的路径，并且通过predefined_classes指定了一个包含预定义类别名称的文件，这里我们使用了COCO数据集的类别名称文件coco.names。
coco.names 文件应该包含所有80个预定义的类别名称，每行一个，例如：
person
bicycle
car
...确保coco.names文件位于YOLOv5项目的data/labels/目录下，这样YOLOv5就可以加载它。
注意：这只是一个配置文件的示例，具体实现可能需要根据你的数据集和YOLOv5的版本进行调整。
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