YOLOv5数据集制作及训练教程 для обнаружения модели

简介：
本教程详细介绍如何为物体检测模型创建和使用YOLOv5数据集，并指导读者完成整个训练流程。适合初学者快速上手。 ### YOLOv5制作数据集与训练教程 #### 数据标注 **1. 数据准备：** 为了创建一个可用于YOLOv5的数据集，本教程以井盖图像为例，共收集了283张图片，并分为两类：正常完整井盖和异常缺陷井盖。所有这些图片都被存放在同一个文件夹中，该文件夹命名为`wellCover`。在`wellCover`文件夹内，创建两个子文件夹`images`和`labels`，分别用于存储原始图片和标注后的文本段落件。 具体文件结构如下所示： ``` wellCover |-- images | |-- train | |-- image_001.jpg | |-- image_002.jpg | ... | |-- image_283.jpg |-- labels |-- train ``` **2. 使用LabelImg进行标注：** 接下来使用LabelImg软件对数据集中的每张图片进行标注。首先启动LabelImg，通过“Open Dir”按钮打开包含所有图片的目录（即`wellCover/images/train`），并设置标注结果的保存位置（`wellCover/labels/train`）。 在LabelImg界面中，确保选择的是YOLO格式，可以通过点击界面上方的PascalVOC按钮来切换到YOLO模式。此外，建议勾选Auto Save mode选项以启用自动保存功能，这样可以提高标注效率。 开始标注时，按下键盘上的w键激活标注框，然后拖动鼠标来选择目标物体（井盖）的边界框，并为其指定类别标签。本教程中，将完整的井盖标记为normal，而有缺陷的井盖标记为abnormal。在完成一张图片的标注后，可以通过按A键查看上一张图片，或者按D键查看下一张图片，直至所有图片都被标注完成。 **3. 标注结果检查：** 完成所有图片的标注后，在`wellCover/labels/train`目录下将自动生成与图片相对应的.txt文件，这些文件包含了每个目标物体的位置坐标和类别标签信息。 #### 模型训练 **1. 数据集整合：** 完成数据标注后，需要将整个数据集文件夹（`wellCover`）移动到YOLOv5项目的根目录下，以便于后续的模型训练过程。 **2. 配置数据集YAML文件：** 在YOLOv5项目的`data`文件夹中找到`coco128.yaml`文件，复制一份并重命名为`wellCover.yaml`。然后编辑该文件，更新数据集的相关路径信息以及类别名称。 **3. 配置模型架构YAML文件：** 同样地，在`models`文件夹中找到`yolov5s.yaml`文件，复制一份并重命名为`yolov5s_wellCover.yaml`。根据实际需求调整模型架构中的参数，特别是`nc`参数，即类别的数量。 **4. 修改训练脚本参数：** 需要修改`train.py`脚本中的训练参数。具体步骤包括： - 在第436行处，更新模型训练配置文件的路径。 - 在第437行处，更新数据集配置文件的路径。 - 在第439行处，设置训练的轮次，例如设置为100轮。 - 在第440行处，设定训练使用的线程数，本例中设置为16，这有助于加快训练速度。 **5. 开始训练：** 一切准备就绪后，执行`train.py`脚本开始训练。训练过程可能耗时较长，具体时间取决于硬件配置和训练轮次。完成训练后，将在指定的输出目录下生成训练好的模型文件，该模型即可用于井盖检测任务。 通过以上步骤，不仅可以获得一个针对井盖检测的有效模型，还可以进一步优化和扩展该模型以适应更广泛的应用场景。