这是一份北京交通大学的yolov5目标检测任务作业(zip文件)

简介：
这份作业是北京交通大学学生完成的一份基于YOLOv5框架的目标检测项目，包含模型训练代码、数据集及实验报告等资源。以压缩包形式提供，便于下载与研究。 ### 目标检测的定义 目标检测（Object Detection）的任务是识别图像中的所有感兴趣的目标，并确定它们的具体类别及位置坐标。由于各类物体具有不同的外观、形状与姿态，加上成像时可能出现光照变化或遮挡等问题的影响，使得这一任务成为计算机视觉领域最具挑战性的问题之一。 该任务主要包含两个关键步骤：目标定位和目标分类。首先通过技术手段在图像中检测出潜在的目标位置（即边界框），然后对每个识别到的物体进行类别判断。最终输出结果包括一个表示候选对象边界的矩形区域（Bounding-box，一般形式为(x1,y1,x2,y2)，其中x1、y1代表左上角坐标，x2、y2代表右下角坐标）、边界框中包含检测目标的概率值以及各个类别的概率分布。 ### Two Stage方法 Two stage方法将整个目标识别过程分为两个阶段。第一阶段生成候选区域（Region Proposal），即利用卷积神经网络从输入图像提取特征信息，并通过选择性搜索等技术手段得到一系列潜在的目标位置；第二阶段则是分类与精修，即将上一步产生的边界框送入另一CNN中进行具体类别判断并微调其坐标值。Two stage方法的主要优势在于较高的准确性，但缺点是运行速度相对较慢。 常见的Two Stage目标检测算法包括R-CNN系列、SPPNet等。 ### One Stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征，并基于这些特性执行分类与定位任务，无需生成候选区域。这种方法的优点在于速度快（省去了Region Proposal的步骤），但缺点是准确性相对较低，因为它没有预先筛选目标的可能性。 常见的One Stage算法有YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 ### 常见名词解释 #### NMS(Non-Maximum Suppression) NMS是非极大值抑制技术，用于从大量边界框预测中挑选出最具代表性的结果。其主要流程如下： - 设定一个置信度分数阈值，将低于此阈值的边界框过滤掉。 - 将剩余边界的置信度按降序排列，并选择最高分作为初始目标。 - 遍历其余未处理的边界框，若与选定的目标重叠面积（IOU）超过预设阈值，则删除该边框；否则继续保留。 - 重复上述步骤直到所有候选对象被评估完毕。 #### IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框之间的重合度。当预测和实际目标的差异很小，或二者之间具有较高的IoU时，表示模型输出的结果较为准确。 公式为：\[ \text{IOU} = \frac{\text{Area of Overlap}}{\text{Area A + Area B - Area of Overlap}} \] #### mAP(mean Average Precision) mAP是衡量目标检测效果的重要指标。其值范围从0到1，数值越大表示模型性能越好。它是由各个类别的平均精度（AP）计算得出的。 - **Precision和Recall**： - Precision：TP与预测边界框数量的比例。 - Recall：TP与真实边界框数量的比例。 对于每个类别，通过改变不同的置信度阈值获得多组Precision和Recall数据，并绘制出相应的P-R曲线。AP即为该曲线下方的面积；而mAP则是所有类别的平均精度之均值。