YOLOv5数据集制作与训练教程：井盖检测

"YOLOv5制作数据集与训练数据集为检测模型教程，通过labelimg进行图像标注，包括正常井盖和异常井盖两类，共283张图片。利用labelimg软件进行标注，保存为Yolo格式的txt文件。接着使用YOLOv5的train.py进行模型训练，需配置数据集yaml文件和模型训练yaml文件，并调整训练参数。" YOLOv5是一种流行的实时目标检测模型，其全称为"YOLO：You Only Look Once"，以其高效和精确的检测能力而闻名。本教程主要分为两个部分：数据集的制作和模型的训练。 在数据集制作阶段，首先需要收集和整理图像。在这个例子中，收集了283张井盖图片，分为正常和异常两类。这些图片被组织在一个名为`wellCover`的文件夹中，`images/train`子目录存放原始图片，而`labels/train`子目录用于存储对应的标注文件。使用labelimg工具进行图像标注，该软件允许用户选择输入图片目录和输出标注目录，通过改变标注类型为Yolo格式，确保生成的标注文件适用于YOLO模型。标注过程中，使用`w`键创建框选区域，输入对应类别标签（如`normal`和`abnormal`），并利用`A`和`D`键切换图片，以完成全部标注工作。完成后，`labels/train`目录下将生成对应的txt标注文件。 进入模型训练阶段，首先将数据集移动到YOLOv5项目目录。接下来，需要配置数据集描述文件，即在`data`文件夹下复制并修改`coco128.yaml`为`wellCover.yaml`，更新为当前数据集的路径和类别名称。然后，配置模型结构文件，复制`models`文件夹下的`yolov5s.yaml`为`yolov5s_wellCover.yaml`，并修改`nc`（number of classes）参数以匹配数据集中类别的数量。 最后，对`train.py`脚本进行参数调整，特别是位于433行的`parse_opt`函数，此处可能涉及学习率、批次大小、训练轮数等关键参数的设定，以适应新数据集的训练需求。通过执行这个脚本，YOLOv5模型将开始学习从标注数据中提取的特征，从而能够检测正常和异常的井盖。 整个教程详细介绍了从数据预处理到模型训练的全过程，对于理解和实践YOLOv5在特定任务上的应用具有很高的参考价值。通过这个教程，读者不仅可以掌握YOLOv5的基本操作，还能了解到如何根据实际需求定制数据集和训练参数，为其他类似目标检测任务提供借鉴。