上海仪电人工智能创新院AI中台(以下简称AIMP）中内置迁移学习目标检测工作流模板。用户可以直接使用该工作流，实现基于YOLOv5， YOLOv6的金枪鱼识别工作流训练流程。也可根据自身目标检测任务，定制和开发自己的工作流。

工作流模板见 template.yaml

金枪鱼识别数据集包含2类待识别目标：浮水鱼群和集鱼装置。数据集目录结构如下：

│   ├── tunas_dataset
│   │   ├── annotations
│   │   │   ├── instances_train.json
│   │   │   └── instances_val.json
│   │   ├── images
│   │   │   ├── train
│   │   │   └── val
│   │   ├── labels
│   │   │   ├── train
│   │   │   ├── val

具体数据集构建过程参考 YOLOv6

• YOLOv5系列
  • yolov5n
  • yolov5s
  • yolov5m
  • yolov5l
  • yolov5x
• YOLOv6系列
  • yolov6n
  • yolov6t
  • yolov6s
  • yolov6m
  • yolov6l

• 构建自己的数据集

• 修改配置文件

  • 根据自定义数据集的信息，修改configs/yolo/data/yolov5_tunas_data.yaml 和yolov6_tunas_data.yaml的对应信息
  • 修改configs/yolo/models/yolov5*.yaml文件，修改nc 为对应的类别数

• 修改template.yaml中与数据集相关的dataset-name和dataset-url字段