如何使用深度学习目标检测算法Yolov5训练反光衣数据集模型识别检测反光衣及其他衣服

目标检测算法Yolov5训练反光衣数据集模型 建立基于深度学习yolov5反光衣的检测

反光衣数据集 格式txt
：两个类别 反光衣和其他衣服
标注：txt格式）
划分：train（2043）和val（510）

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使用YOLOv5模型进行目标检测任务。以下是详细的流程，包括安装依赖、准备数据集、配置YOLOv5、训练模型、评估模型、推理代码以及构建GUI应用程序的详细步骤。

标题：基于YOLOv5的反光衣检测全流程参考

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1. 安装依赖

首先，确保你的环境中已安装了必要的库和工具：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113  # 根据CUDA版本选择
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # 克隆YOLOv5仓库
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

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2. 准备数据集

数据集已经按照8:2的比例划分为训练集（2043张）和验证集（510张），并且标注文件为YOLO适用的txt格式。

数据集结构示例

reflective_clothing_dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   │   ├── img1.jpg
│   │   └── ...
│   └── val/
│       ├── img2044.jpg
│       └── ...
└── labels/
    ├── train/
    │   ├── img1.txt
    │   └── ...
    └── val/
        ├── img2044.txt
        └── ...

创建data.yaml文件

在YOLOv5项目的根目录下创建一个名为data.yaml的数据配置文件，内容如下：

train: ./path/to/reflective_clothing_dataset/images/train/
val: ./path/to/reflective_clothing_dataset/images/val/

nc: 2  # 类别数量
names: ['reflective_clothing', 'other_clothing']  # 类别名称

请将路径替换为你实际的数据集路径。

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3. 配置并训练YOLOv5模型

训练模型

使用YOLOv5的预训练模型开始训练。这里我们以YOLOv5s为例：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --weights yolov5s.pt

• --img 640: 输入图像尺寸。
• --batch 16: 批次大小。
• --epochs 50: 训练轮数。
• --data data.yaml: 数据配置文件。
• --weights yolov5s.pt: 使用YOLOv5s预训练权重。

模型评估

训练完成后，可以对验证集进行评估：

python val.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --data data.yaml --img 640

这会输出模型在验证集上的性能指标（如mAP）。

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4. 推理代码

编写推理代码用于预测新图片中的目标：

from pathlib import Path
import cv2
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.datasets import letterbox

def detect(image_path, model, img_size=640):
    device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
    names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names
    
    # 读取图像
    img0 = cv2.imread(image_path)
    img = letterbox(img0, new_shape=img_size)[0]
    img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, to 3x416x416
    img = np.ascontiguousarray(img)
    
    # 转换为tensor
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.float()  # uint8 to fp32
    img /= 255.0  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)

    # 推理
    with torch.no_grad():
        pred = model(img)[0]
    pred = non_max_suppression(pred, 0.25, 0.45, classes=None, agnostic=False)

    # 处理预测结果
    for i, det in enumerate(pred):  # detections per image
        if len(det):
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], img0.shape).round()
            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
                plot_one_box(xyxy, img0, label=label, color=(0, 255, 0), line_thickness=3)

    return img0

# 示例用法
image_path = './path/to/test/image.jpg'
model = attempt_load('runs/train/exp/weights/best.pt', map_location='cuda')
result_image = detect(image_path, model)
cv2.imshow('Result Image', result_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 辅助函数：绘制边界框
def plot_one_box(x, img, color=None, label=None, line_thickness=None):
    tl = line_thickness or round(0.002 * (img.shape[0] + img.shape[1]) / 2) + 1  # line/font thickness
    color = color or [random.randint(0, 255) for _ in range(3)]
    c1, c2 = (int(x[0]), int(x[1])), (int(x[2]), int(x[3]))
    cv2.rectangle(img, c1, c2, color, thickness=tl, lineType=cv2.LINE_AA)
    if label:
        tf = max(tl - 1, 1)  # font thickness
        t_size = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=tl / 3, thickness=tf)[0]
        c2 = c1[0] + t_size[0], c1[1] - t_size[1] - 3
        cv2.rectangle(img, c1, c2, color, -1, cv2.LINE_AA)  # filled
        cv2.putText(img, label, (c1[0], c1[1] - 2), 0, tl / 3, [225, 255, 255], thickness=tf, lineType=cv2.LINE_AA)

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5. 构建GUI应用程序

使用PyQt5构建一个简单的GUI应用程序，用于选择图片并展示检测结果：

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QPushButton, QLabel, QFileDialog
from PyQt5.QtGui import QPixmap
from PyQt5.QtCore import Qt
import cv2

class App(QWidget):
    def __init__(self, model):
        super().__init__()
        self.model = model
        self.initUI()

    def initUI(self):
        self.setWindowTitle('反光衣检测系统')

        layout = QVBoxLayout()

        self.image_label = QLabel(self)
        layout.addWidget(self.image_label)

        self.select_button = QPushButton('选择图片', self)
        self.select_button.clicked.connect(self.select_image)
        layout.addWidget(self.select_button)

        self.setLayout(layout)
        self.show()

    def select_image(self):
        options = QFileDialog.Options()
        file_name, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "选择图片", "", "Image Files (*.jpg *.jpeg *.png)", options=options)
        if file_name:
            self.detect_and_show(file_name)

    def detect_and_show(self, image_path):
        detected_image = detect(image_path, self.model)
        height, width, channel = detected_image.shape
        bytes_per_line = 3 * width
        q_img = QImage(detected_image.data, width, height, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()
        pixmap = QPixmap.fromImage(q_img)
        self.image_label.setPixmap(pixmap)

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    ex = App(model)  # 将训练好的模型传入
    sys.exit(app.exec_())

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以上是从安装依赖、准备数据集、配置YOLOv5、训练模型、评估模型、推理代码到构建GUI应用程序的完整实现流程。