YOLOv5 数据集制作是目标检测任务中的重要步骤,涉及图像数据的收集、标注、格式转换、数据集划分以及配置文件的编写。以下是详细的步骤说明: 1. 收集并准备图像数据 来源:可以从网上下载公开数据集,或者自己拍摄、收集目标图像。 格式:确保图像格式是 YOLOv5 支持的格式,如 .jpg、.png 等。 数量:尽可能多地收集图...
python convertLabelmeToYolov5.py --input C:\testface\test2 --output C:\testface\face_yolo 网上可以找到这个脚本,需要的可以评论区留下邮箱。 !!! 注意:这个脚本要用矩形进行标注,否者生成出来的txt会是空的。 格式转后的文件夹 这个数据文件夹格式要调整下,调整结果参考下图: py...
二、修改YOLOv5配置文件 标注完成后,我们需要修改YOLOv5的配置文件,使其适应我们的数据集。YOLOv5的配置文件主要包括yolov5s.yaml、yolov5m.yaml、yolov5l.yaml和yolov5x.yaml等,分别对应不同大小的模型。我们可以根据自己的需求选择合适的配置文件进行修改。修改的主要内容包括: 修改训练集和测试集的路径,指向我们...
1、创建mydata文件夹 创建文件夹mydata 其内部构造如下 2、将之前的图片以及标注数据放入mydata文件夹 test与train集合一般比例为2:8或3:7 例子如下: 3、新建一个mydata.yaml文件, 四、基于数据集训练模型 1、修改train.py中data参数 2、开始根据制作好的数据集训练模型 3、模型训练结束 注:由上图可以看到这...
2 数据集制作 2.1 官网数据集结构 2.2 训练数据集制作 3 开始训练 4 测试效果 5 补充训练过程的可视化 1 yolov5 下载yolov5:github链接。 1.1 环境配置 下载好yolov5文件后,cd到文件路径创建yolov5的环境,终端输入conda create -n yolov5 python==3.7,进入环境conda activate yolov5,安装requirements中的环境pip...
三、yolov5数据集制作 1.voc格式数据集转化yolov5格式数据集 运行代码之前,修改里面相关文件路径。 importxml.etree.ElementTreeasETimportpickleimportosfromosimportlistdir,getcwdfromos.pathimportjoin# 数据标签classes=['window_shielding','multi_signs','non_traffic_sign']defconvert(size,box):dw=1./(size[...
用voc_label.py把datasets/annotations文件夹下的xml输出为labels文件夹下的txt,把分割数据集输出的转化为路径,这会直接输入到yolo,yolo应该是默认标注在图片目录父目录下的lables文件夹 修改模型yaml文件里的类别数量和名称 修改data的yaml文件,大致如下 path: datasets # dataset root dir ...
制作数据集 1. 数据集标注工具 这里主要介绍 LabelImg 是一种矩形标注工具，常用于目标识别和目标检测，可直接生成 YOLOv5 读取的txt标签格式，但其只能进行矩形框标注（当然也可以选用其它的工具进行标注并且网上都有大量关于标注工具的教程。）首先labelimg的安装十分简单，直接使用cmd中的pip进行安装，在cmd中输入命令...
在网上找了一大圈YOLOV5数据集的制作,都没有合适的,不是流程太复杂就是给出的代码有问题。所以我在这里记录一下YOLOV5数据集简单的制作过程。 首先一共要准备4样东西: 准备材料 Annotations 这里是标注信息,我用的是labelimg。 Annotations内容 images
想让yolov5实现单目标识别,nc改为2就可以,这样子损失函数全部计算正常,自制数据集无需改动也无需标注另一个类别,当然也不用担心会识别出第二个类别,因为数据集两个类别完全失衡(另一个类别的gt数量为0),网络为了收益高会偏向于预测第一个类别,此法最简单有效。