总之,使用YOLOv5训练Pascal VOC格式的数据集是一个复杂而有趣的过程。通过合理的环境配置、数据集准备、格式转换、训练步骤和注意事项,用户可以高效地训练出性能优异的目标检测模型。同时,借助高效的数据处理和模型训练工具,可以进一步提升训练效率和模型性能。
cfg:模型配置文件路径 data:数据集配置文件路径 hyp:超参数配置文件路径 device:选择使用的服务器,可以全部使用 这里更改的是默认权重,我一般用命令行执行,所以这里不改也可以,参考的命令行训练: python train.py --data ./dataset/garbage/garbage.yaml --cfg ./model/garbage.yaml --epoch 100 --device 1 3....
原始数据集的jpg图片- 图片标注对应的xml文件- 图片标注对应的pascal-voc格式的xml文件 数据集制作 在yolov5/data文件下创建如下文件目录 将所有的图片放到JPEGImages文件夹下,将所有个pascal-voc格式的xml文件放入到Annotations文件夹下 - 在根目录下创建make_txt.py文件,代码如下,运行代码后ImageSets中生成数据集分类...
3.划分训练集和测试集 训练集和测试集的划分很简单,将原始数据打乱,然后按 9 :1划分为训练集和测试集即可。 运行项目下的get_train_val.py文件。 python center/get_train_val.py 运行上面代码会生成如下路径结构 ---VOC2012 ---Annotations ---JPEGImages ---pascal_voc_classes.json ---yolodata ---im...
1. PascalVOC 默认,xml格式2. YOLO text可以直接拿来训练不用转换 实战 创建目录 在根目录下新建 datasets 用于放置训练的数据集,由于用同一 yolo 可以创建多个检测目标,所以在 datasets 先创建一个项目名目录。然后再在项目名下可创建 VOC 和 YOLO 两种格式的目录,虽然 labelImg 标注后可以直接保存 YOLO 格式...
pascal-voc格式的xml文件示例如下:数据集标注完毕,现在手头有:运行代码,生成ImageSets中的数据集分类。生成voc格式标签文件(labels),在data文件下出现train、val、test的txt文件,记录图片路径。至此,数据集完成。修改配置文件 复制data目录下coco.yaml,改名为fish.yaml,主要修改三个部分:a. 设置...
初次训练我是用的是官方提供的数据集:Pascal VOC Dataset,下载地址: Pascal VOC Dataset解压后得到以下文件夹: 其中我们需要的是Annotations和JPEGImages这两个文件夹,后一个文件夹中存放的是大量图片,前一张图片中存放的是每一张图片对应的标签信息,为.xml格式。我们需要将这两个文件夹放入yolov5-6.1文件夹中data...
举例说明: 在PASCAL VOC中,图像输入为448x448,取S=7,B=2,一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示: 在test的时候,每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘,就得到每个bounding box的class-specific confidence score: ...
和训练过程类似,推断过程也只需要一个网络。在PASCAL VOC 数据集上,我们的网络能够在每张图上预测出98个bounding box, 并给出每个bounding box的属于某一类的可能性。而且跟其他基于分类的目标检测模型对比啊,YOLO的测试时间非常短。 实验测试 3.1 与其他的实时检测系统对别 ...
1. PascalVOC 默认,xml格式 2. YOLO text可以直接拿来训练不用转换 实战 创建目录 在根目录下新建 datasets 用于放置训练的数据集,由于用同一 yolo 可以创建多个检测目标,所以在 datasets 先创建一个项目名目录。然后再在项目名下可创建 VOC 和 YOLO 两种格式的目录,虽然 labelImg 标注后可以直接保存 YOLO 格式也...