本人在训练YOLOv5时,选择的数据格式是VOC,因此下面将介绍如何将自己的数据集转换成可以直接让YOLOv5进行使用。 1、创建数据集 在YOLOv5文件夹中的data目录下创建mydata文件夹(名字可以自定义),目录结构如下,将之前labelImg标注好的xml文件和图片放到对应目录下 mydata …...
sys.exit(app.exec_()) 6.3. 集成YOLOv5检测 python深色版本 import torch from yolov5.utils.general import non_max_suppression class MainWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() self.model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='runs/trai...
non_max_suppression,scale_coordsfromutils.datasetsimportLoadImagesfromutils.torch_utilsimportselect_devicefromutils.plotsimportplot_one_boximportmatplotlib.pyplotaspltimportcv2importyaml# 设置随机种子以保证可重复性torch.manual_seed(42)deftrain():# 定义参数weights='yolov5s.pt'# 预训练权重...
安装YOLOv5: 克隆YOLOv5的GitHub仓库。 进入仓库目录,安装依赖项。 配置数据集路径:在YOLOv5的配置文件中,设置数据集的路径和类别信息。通常,这些信息可以在data/custom.yaml文件中配置。 三、数据转换与划分 由于YOLOv5默认使用COCO格式或自定义的txt格式进行训练,因此你需要将VOC格式的数据集转换为YOLOv5可识别的格式。
在YOLOv5的data目录下,创建一个新的.yaml文件(例如my_voc.yaml),用于配置你的数据集参数。文件内容大致如下: yaml train: ../datasets/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/train.txt # 训练集文件路径 val: ../datasets/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/val.txt # 验证集文件路径 # 类别名称和数量 nc: 20...
数据集的处理,详细见:【30】yolov5的数据集准备 | 处理Pascal voc格式的数据集,这里不再细诉。对于我们处理好的数据集,如下所示: 这里只需要将Dataset丢到服务器里就可以了,其他都是不需要的。如下所示: 这个固定格式是有VOC.yaml文件所决定的: 简要来说,对于yolov5所需的的格式为: ...
将yolov5格式的数据转为Labelme数据格式的数据集,可以使用Labelme对其做微调和更改。代码如下: importosimportjsonimportcv2importbase64 version='3.16.7'flags={}lineColor=[0,255,0,128]fillColor=[255,0,0,128]filelist=os.listdir('./images/train/')forfileinfilelist:if'jpg'infile:dic={}dic['version...
2、根据train,test,中的txt文件,去检索Annotations文件中的xml格式的标签信息,转化为txt格式的标签信息 importxml.etree.ElementTree as ETimportpickleimportosfromosimportlistdir, getcwdfromos.pathimportjoin sets=['train','test',] classes= ["fire","smoke"]#这里输入你的数据集类别defconvert(size, box):...
COCO2017数据集80个类别以及类别id如下图所示: COCO2017数据集目录结构如下图: 其中,train2017保存训练图片;val2017保存验证图片;test2017保存测试图片。 annotations目录结构如下图所示,以json格式保存着标签文件: instances_train2017.json:目标检测,分割任务的训练标注; ...