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YOLOV7实战(pycharm)-以口罩检测为例

3 人参与  2022年11月14日 12:33  分类 : 《随便一记》  评论

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?本阶段属于练气阶段,希望各位仙友顺利完成突破

?首发时间:?2022年11月10日?

✉️希望可以和大家一起完成进阶之路!

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目录

? 下载代码和权重,配置环境

?准备数据集

?添加数据配置文件

?修改train.py的参数

?模型测试

下载代码和权重,配置环境

链接:https://pan.baidu.com/s/18-TslquipRAtIWqd_PSenA?pwd=61lh 
提取码:61lh

权重所放路径:

 配置环境:

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple +模块名

 ?准备数据集

采用Labelme标注的数据格式,这里的数据集是我提前准备好的,需要的小伙伴可以下载哦。本文使用的是口罩的数据集,新建一个mydata文件夹,把数据放进去。

链接:https://pan.baidu.com/s/1wrsvXv5-od8ZtlvJCj9zgQ?pwd=0hti 
提取码:0hti

把它整理成这个格式:

?


?添加数据配置文件

修改yolov5/data文件夹下的内容:

内容如下所示:(这里是我用的服务器上的地址)

train: /tmp/pycharm_project_558/dataset/MaskDataSet/train/imagesval: /tmp/pycharm_project_558/dataset/MaskDataSet/valid/images nc: 2names: ['mask', 'no-mask']

其中:

path:数据集的根目录train:训练集与path的相对路径val:验证集与path的相对路径nc:类别数量,因为这个数据集只有一个类别(fire),nc即为1。names:类别名字。

?修改train.py的参数

fg参数是YoloV5 模型的配置文件,模型的文件存放在models文件夹下面,按照需求填写不同的文件。 data是配置数据集的配置文件,我们选用的是voc.yaml,所以配置data/coco.yaml 修改上面三个参数就可以开始训练了,其他的参数根据自己的需求修改。修改后的参数配置如下: parser.add_argument('--weights', type=str, default='yolov7.pt', help='initial weights path') parser.add_argument('--cfg', type=str, default='', help='model.yaml path') parser.add_argument('--data', type=str, default='data/coco.yaml', help='data.yaml path')

 


?模型测试

模型训练完成后,将runs/exp/weights下的模型(best.pt)复制在yolov7文件夹下。

开始测试。

    parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='best.pt', help='model.pt path(s)')    parser.add_argument('--data', type=str, default='data/coco.yaml', help='*.data path')

 

 


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