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Yolov5 keras 漂浮物检测 万能运行 数据集制作

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Yolov5 keras 漂浮物检测 万能运行 数据集制作

实验指标

yolov5s 为基础训练，epoch = 50

分类	P	R	mAP0.5
总体	0.884	0.899	0.888
人体	0.846	0.893	0.877
头	0.889	0.883	0.871
安全帽	0.917	0.921	0.917

对应的权重文件：百度云，提取码: b981

---

yolov5m 为基础训练，epoch = 100

分类	P	R	mAP0.5
总体	0.886	0.915	0.901
人体	0.844	0.906	0.887
头	0.9	0.911	0.9
安全帽	0.913	0.929	0.916

对应的权重文件：百度云，提取码: psst

---

yolov5l 为基础训练，epoch = 100

分类	P	R	mAP0.5
总体	0.892	0.919	0.906
人体	0.856	0.914	0.897
头	0.893	0.913	0.901
安全帽	0.927	0.929	0.919

对应的权重文件：百度云，提取码: a66e

---

1.环境准备

首先确保自己的环境：

    pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host=pypi.douban.com/simple -r requirements.txt

2. 训练自己的数据

修改文件 data/custom_data.yaml

# 训练集和验证集的 labels 和 image 文件的位置
train: ./score/images/train
val: ./score/images/val

# number of classes
nc: 3

# class names
names: ['person', 'head', 'helmet']

生成的 .txt 文件放置的名字是图片的名字，放置在 label 文件夹中，例如：

./score/images/train/00001.jpg  # image
./score/labels/train/00001.txt  # label

生成的 .txt 例子：

1 0.1830000086920336 0.1396396430209279 0.13400000636465847 0.15915916301310062
1 0.5240000248886645 0.29129129834473133 0.0800000037997961 0.16816817224025726
1 0.6060000287834555 0.29579580295830965 0.08400000398978591 0.1771771814674139
1 0.6760000321082771 0.25375375989824533 0.10000000474974513 0.21321321837604046
0 0.39300001866649836 0.2552552614361048 0.17800000845454633 0.2822822891175747
0 0.7200000341981649 0.5570570705458522 0.25200001196935773 0.4294294398277998
0 0.7720000366680324 0.2567567629739642 0.1520000072196126 0.23123123683035374

3.文件放置规范

图片放在：./score/images/train 标签放在：./score/labels/train

标签.txt 文件放置的名字是图片的名字，放置在 label 文件夹中，例如：

./score/labels/train/00001.txt 例子： 类别 X1 Y1 X2 Y2 1 0.1830000086920336 0.1396396430209279 0.13400000636465847 0.15915916301310062 1 0.5240000248886645 0.29129129834473133 0.0800000037997961 0.16816817224025726 1 0.6060000287834555 0.29579580295830965 0.08400000398978591 0.1771771814674139 1 0.6760000321082771 0.25375375989824533 0.10000000474974513 0.21321321837604046 0 0.39300001866649836 0.2552552614361048 0.17800000845454633 0.2822822891175747 0 0.7200000341981649 0.5570570705458522 0.25200001196935773 0.4294294398277998 0 0.7720000366680324 0.2567567629739642 0.1520000072196126 0.23123123683035374

4.开始训练

这里选择了 yolov5s 模型进行训练，权重也是基于 yolov5s.pt 来训练

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 10 --data ./data/custom_data.yaml --cfg ./models/custom_yolov5.yaml --weights ./weights/yolov5s.pt

识别

侦测图片会保存在 ./inferenct/output/ 文件夹下

运行命令：

python detect.py --source   0  # webcam
                            file.jpg  # image 
                            file.mp4  # video
                            path/  # directory
                            path/*.jpg  # glob
                            rtsp://170.93.143.139/rtplive/470011e600ef003a004ee33696235daa  # rtsp stream
                            http://112.50.243.8/PLTV/88888888/224/3221225900/1.m3u8  # http stream

例如使用我的 s 权重检测图片，可以运行以下命令，侦测图片会保存在 ./inferenct/output/ 文件夹下

python detect.py --source 图片路径 --weights ./weights/helmet_head_person_s.pt

检测区域内是否有识别物体

执行侦测

侦测图片会保存在 ./inferenct/output/ 文件夹下

运行命令：

python area_detect.py --source ./area_dangerous --weights ./weights/helmet_head_person_s.pt

效果：物体区域会使用 红色框 标出来，同时，危险区域里面的人体也会被框出来，危险区域外的人体不会被框选出来

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