yolov5火焰识别数据集
时间: 2023-08-07 11:06:30 浏览: 63
YOLOv5火焰识别数据集可以通过以下步骤进行准备:
1. 下载YOLOv5的源码和模型。可以从引用\[1\]中提供的链接下载源码和模型。
2. 准备火焰数据集。可以使用自己的数据集或者从公开数据集中获取。根据引用\[2\]中的描述,可以使用PASCAL VOC数据集作为基础。将数据集中的图像和标签文件放置在相应的文件夹中。
3. 修改数据集配置文件。复制data文件夹中的voc.yaml文件,并将其重命名为fire.yaml。根据引用\[3\]中的示例,修改fire.yaml文件中的路径和类别信息。确保train字段指向训练集图像的路径,val字段指向验证集图像的路径,nc字段设置为2(火焰和烟雾两个类别),names字段设置为\['fire', 'smoke'\]。
4. 开始训练模型。使用修改后的fire.yaml文件作为训练数据集的配置文件,运行train.py脚本开始训练模型。
通过以上步骤,你可以准备好YOLOv5火焰识别所需的数据集。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOV5训练数据(火焰检测)](https://blog.csdn.net/lioe_1995/article/details/114703597)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [基于YOLOv5的火焰图像识别](https://blog.csdn.net/sumfu/article/details/130682400)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [目标检测-yolov50-火灾识别可视化](https://blog.csdn.net/weixin_44765471/article/details/130186830)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]