在YoloV5-Lite目标检测之“安装推理”中，我们完成了安装和预训练权重的推理，下面介绍自定义训练数据、模型转换(ncnn) 1 训练数据准备 . ├── train │   ├── 000000000049.jpg │   ├── 000000000049.txt ...... │   ├── 000000581880.txt │   ├── 000000581900.jpg │   └── 000000581900.txt └── val ├── 000000000139.jpg ├── 000000000139.txt ...... ├── 000000581357.jpg └── 000000581357.txt 3 directories, 46201 files 2 配置文件修改 复制要训练的yml配置 cd data cp ./data/coco128.yaml custom.yaml 修改配置，主要是目录 # path train: coco_2017/train val: coco_2017/val # number of […]