YOLOv5数据集制作与训练教程:井盖检测
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更新于2024-08-03
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"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。
2022-05-21 上传
2024-04-18 上传
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