YOLOV5 初体验:简单猫和老鼠数据集模型训练

1、前言

前两天,通过OpenCV 对猫和老鼠视频的抽取,提取了48张图片。这里不再介绍,可以参考之前的文章:利用OpenCV 抽取视频的图片,并制作目标检测数据集-CSDN博客

数据的目录如下:

项目的下载见文末

2、制作YOLOV5 的目录 

这里的labelimg 里面,有个classes.txt 需要单独拿出来,后续要用

因为YOLOV5的数据结构如下:

这里参考代码:数据集生成 YOLOV5 可训练的数据目录、并且可视化-CSDN博客

生成的数据如下:

3、训练

YOLOV5 的训练,将数据集放进yolov5的主目录

3.1 调整coco128.yaml参数

这里默认的参数是 coco128.yaml 文件,也可以新建,这里改个路径即可。为了方便,这里直接在coco128文件更改

注意,这个coco128.yaml 必须更改!!!

更改如下:

因为这里的路径是相对路径,因为更改为下面的形式,

names就是labelimg生成的classes.txt 文件,照着样子更改即可

权重的话,可以在下面选择:这里就是默认的 yolov5s

3.2 开始训练

coco128.yaml 是必须更改的

更改完成后,直接运行train文件即可

运行效果如下:

看到,训练结果保存在runs/train/exp 目录下

3.3 训练过程可能出现的问题

如下:

修改虚拟内存这个比较重要,按照下面操作即可:
设置-->系统-->关于(或者系统系统)-->高级系统设置

高级-->设置

高级-->更改

这里更改的盘必须是虚拟环境安装的盘符!!

3.4 推理部分

需要指定权重和推理的文件

3.4.1 推理文件夹

下面代码意思是使用runs目录下最好的权重,来推理datasets下val目录下所有图像

python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --source datasets/images/val

可以在runs/detect 目录下查看

3.4.2 推理视频

代码如下:

python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --source ../test.mp4 --view-img

3.5 训练过程的文件展示

 

项目下载:YOLOV5 实战项目:猫和老鼠图像目标检测数据集

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