cv君 yolov5 修改正负样本在计算map时的比例

CV专业人士在使用YOLOv5进行目标检测时，通常需要调整正负样本在计算mAP时的比例。这个过程通常采用修改代码来实现。

首先要明确的是，在使用YOLOv5进行目标检测时，正负样本的数量和比例对计算mAP的结果会产生影响。因此，为了更准确地计算目标检测算法的性能，需要调整正负样本在计算mAP时的比例。

具体来说，可以通过修改YOLOv5源代码的相关参数来实现这个功能。在YOLOv5代码中可以找到与正负样本比例相关的参数。比如，有一个叫做"positive_iou_thr"的参数，决定了正样本的IOU阈值，通过调整这个参数可以调整正负样本比例；另外还有一个叫做"neg_iou_thr"的参数，控制了负样本的IOU阈值，同样可以用来调整正负样本比例。

通过对YOLOv5的源代码进行这样的修改，可以实现调整正负样本比例的目的。不同的任务可能具有不同的适宜正负样本比例，因此在实际使用过程中，需要根据具体的任务来选择合适的正负样本比例以及对应的参数取值。

相关问题

yolov5电子围栏

### 使用YOLOv5实现电子围栏功能

为了使用YOLOv5实现电子围栏功能，主要涉及以下几个方面的工作：

#### 创建自定义配置文件
创建一个适合特定安防任务需求的YOLOv5配置文件至关重要。该配置文件应明确规定模型架构、目标类别以及输入图像尺寸等参数[^1]。

# 自定义yolov5s.yaml的一部分展示
nc: 1  # 类别数量，对于翻越行为可能只需要一类
depth_multiple: 0.33  # 模型深度系数
width_multiple: 0.50  # 模型宽度系数
...

#### 准备训练数据集
针对电子围栏应用场景收集并标注相应的图片或视频片段作为训练样本。确保数据集中包含了足够的正负样例以便让模型学习到有效的特征表示[^4]。

#### 安装依赖环境
完成NVIDIA GPU驱动程序、PyTorch框架及其对应的CUDA版本和cuDNN库的安装工作，从而构建起支持GPU加速计算的良好开发平台[^3]。

#### 编写代码逻辑
编写Python脚本读取摄像头流或者本地存储介质内的多媒体资源；调用OpenCV库处理每一帧画面，并将其送入已训练完毕的YOLOv5模型当中执行推理操作；最后依据返回的结果判断是否存在非法入侵情况发生，在必要时触发警报机制通知相关人员采取措施予以制止[^2]。

import cv2
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.datasets import letterbox
import torch

def detect_fence_crossing(frame_path_or_stream):
    device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
    
    model = attempt_load('path/to/yolov5_weights', map_location=device)

    img_size = 640
    conf_thres = 0.4
    iou_thres = 0.5
    
    cap = cv2.VideoCapture(frame_path_or_stream)
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        
        img = letterbox(frame, new_shape=img_size)[0]
        img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, HWC to CHW
        img = np.ascontiguousarray(img).astype(np.float32)/255.
        
        with torch.no_grad():
            pred = model(torch.from_numpy([img]).to(device))
            
        det = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)[0]

        if len(det):  
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[1:], det[:, :4], frame.shape).round()

            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                label = f'{conf:.2f}'
                plot_one_box(xyxy, frame, label=label, color=(0, 255, 0), line_thickness=3)
                
                # 如果检测到了跨越动作，则发出警告信号或其他响应策略
                
        cv2.imshow("Fence Crossing Detection", frame)
        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
        if key == ord('q'):
            break
            
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

yolov7疲劳驾驶

### 使用YOLOv7实现疲劳驾驶监测的方法

#### 1. 准备工作环境
为了使用YOLOv7进行疲劳驾驶检测，需先搭建合适的工作环境。这通常涉及安装必要的依赖库以及配置开发环境。

- 安装Python及其相关工具链；
- 配置GPU支持（如果硬件允许），以便加速模型训练过程；

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git
cd yolov7
pip install -r requirements.txt

#### 2. 获取并准备数据集
获取适合用于训练的数据集非常重要。这些数据应该包含标注好的图像样本，特别是那些展示了不同类型的疲劳行为特征的图片，比如打哈欠、闭眼或头部下垂等动作[^4]。

对于特定于疲劳驾驶的应用场景来说，可能还需要额外收集一些专门针对此类情况的照片作为补充材料来增强模型的表现力。确保所使用的数据集中包含了足够的正负样例以供模型学习区分正常与异常状态之间的差异。

#### 3. 训练自定义模型
一旦拥有了适当规模且质量良好的数据集之后就可以着手开始调整预训练权重文件使之适应当前的任务需求了——即微调(fine-tuning)操作：

from utils.google_utils import attempt_download
attempt_download('yolov7.pt')  # 下载官方提供的预训练模型参数

!python train.py --img-size 640 --batch 16 --epochs 50 \
                 --data custom_data.yaml --weights 'yolov7.pt'\
                 --name yolo_v7_fatigue_detection

这里`custom_data.yaml`是一个描述目标类别信息以及其他必要设置项(如路径指向本地存储位置) 的yaml格式文档，在此之前应当已经创建好它并与个人项目相匹配。

#### 4. 测试与评估性能
完成上述步骤后即可运行测试脚本来验证最终得到的结果是否满足预期效果:

import cv2
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.datasets import letterbox


def detect(img_path):
    model = attempt_load('./runs/train/exp/weights/best.pt', map_location='cpu')
    
    img0 = cv2.imread(img_path)
    img = letterbox(img0)[0]

    img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1).copy()  
    img = np.ascontiguousarray(img)

    pred = model(torch.from_numpy(img).unsqueeze(dim=0))[0]
    det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45)[0]

    if len(det):
        det[:, :4] = scale_coords(img.shape[1:], det[:, :4], img0.shape).round()
        
        for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
            label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}'
            plot_one_box(xyxy, img0, label=label, color=(0, 255, 0), line_thickness=3)


cv2.imshow("Detection", img0)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码片段实现了加载已保存的最佳模型权重，并对单张输入图片执行推理预测的过程。注意这里的阈值设定(`conf_thres`, `iou_thres`)可以根据实际情况灵活调整优化。

#### 5. 应用部署
最后一步就是考虑如何将整个系统集成到实际应用场景当中去。考虑到车载环境中计算资源有限的特点，建议尽可能简化网络结构的同时保持较高的精度水平。此外还可以探索边缘侧处理方案或是云端协同工作的可能性，从而更好地平衡功耗开销同实时响应能力间的关系[^1]。