基于Yolov5的Vue前端目标检测和训练可视化系统

一、物体识别（检测）

1. 选择权重

 说明：

1. yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt、yolov5x.pt 为自带的预训练权重，可识别一般普通物体如：人、猫、狗、车等
2. 可以选择自训练权重对专一物体进行识别检测

2. 上传识别

二、物体训练

1. 图片标注

1.1 新建数据集

 注意：尽量不使用中文！

1.2 上传图片

 注意：图片名称不能出现中文！

1.3 选择标注数据集

1.4 新建标注类

  

1.5 进行标注

注意，每次标注完当前图片后必须进行保存！

2. 权重训练

2.1 选择数据集

注意：数据集必须标注完全，即每一张图片都需要有对应标注信息。

2.2 选择预训练权重

2.3 其他训练参数

2.4 开始训练

如果训练日志输出超出内存限制，请适当降低 Batch size 参数：

3. 性能和损失

3.1 训练日志查看

3.2 训练权重检测

三、项目部署

1. 环境要求

1.1 Docker容器

• 系统测试环境为Ubuntu 16.04.6 LTS，Linux内核为4.15.0：

   Static hostname: 304
         Icon name: computer-desktop
           Chassis: desktop
        Machine ID: 1d0f19d8da7049cdaa13ef3402ecdc18
           Boot ID: a07e6032ce044fac872d74c61b339b8f
  Operating System: Ubuntu 16.04.6 LTS
            Kernel: Linux 4.15.0-70-generic
      Architecture: x86-64

• Docker容器版本为19.03，尽量使用较新版本Docker：

Docker version 19.03.13, build 4484c46d9d

1.2 所需镜像

• mysql:5.7 mysql数据库镜像

docker pull mysql:5.7

• flasktrain:latest 项目镜像

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/lvjune/yolov5_train_system:latest

或从Dockerfile构建：

docker build . -t yolov5-train-system:latest

更新：已移除mysql数据库的使用，改为本地化存储的sqlite3数据库。

2. 项目配置

2.1 数据库配置

• 启动一个mysql数据库容器，映射到主机端口为33066，root密码为123456

docker run -d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -p 33066:3306 mysql:5.7

• 启动并进入容器，创建数据库

mysql -uroot -p123456
create database train_system;

2.2 训练系统配置

• 启动一个flasktrain容器，映射三个端口，分别是：5050对应后端访问端口、6060对应Tensorboard访问端口、8080对应前端访问端口

docker run -d -p 5050:5000 -p 6060:6006 -p 8080:80 flasktrain

• 启动并进入容器，修改前端访问服务器地址：

vim /train/vue/config.js

FLASK_CONFIG.baseUrl = "http://服务器IP地址:5050"
FLASK_CONFIG.tensorboardUrl = "http://服务器IP地址:6060/"

更新：使用nginx做反向代理，在容器内部解决了前后端跨域访问的问题。详见nginx.conf文件代理内容。无需手动修改端口、地址访问配置。

3. 项目运行

3.1 运行前端

service nginx start

3.2 运行后端

cd /train && python run.py

3.3 浏览器访问

http://服务IP地址:8080/

更新：将启动命令写入startup.sh文件，内容如下：

#!/bin/bash

# cd /train
host=`cat /etc/hosts | awk 'END {print}' | cut -f 1`
sed -i "s/127.0.0.1/${host}/g" nginx.conf
nginx -c /train/nginx.conf
python run.py

# docker run -d -p 80:80 yolov5trainsystem ./startup.sh
# set ff=unix
# chmod +x ./startup.sh

首先获容器内docker分配的虚拟地址，替换掉nginx代理时的127.0.0.1，以供宿主机访问，然后启动nginx前端和flask后端。

启动容器指令:

docker run -d -p 80:80 yolov5trainsystem:latest

浏览器访问80端口。

四、系统源码

源码下载链接：https://download.csdn.net/download/weixin_47367099/85441361