技术标签: python pycharm 深度学习 pytorch 目标跟踪
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2.2 修改data->XYB.yaml和LabelmeToXYB.py的参数
程序使用教程
使用的yolov5代码存放在了百度网盘:
链接:百度网盘 请输入提取码
提取码:2xic
官方源代码地址:GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
参考链接:
labelme的安装与使用(深度学习打图像分割的标签)_是七叔呀的博客-程序员宅基地_图像分割 打标签
关于labelme标注生成的json文件批量转为label/mask的问题 - 简书
labelme安装及使用_Chaojun_Shi的博客-程序员宅基地_labelme安装
在命令行界面中输入如下代码进行标注软件的安装和使用:
依次执行成功:
pip install pyqt5
pip install labelme
#命令行执行如下语句打开软件:
labelme
软件打开后界面如下图所示:
然后,进行图片标注,点击Open Dir,选择数据集图片所在文件夹:
点击edit-> Create Rectangle(或Ctrl+R快捷键)标注新的label。
目标的矩形框标注完成后,点击OK,保存目标的类别标签信息;整张图片所有待标注对象标注完后,点击Save:
点击NextImage标记下一张图片:
所有标签标注完成后,文件夹中将会出现所有对应于每个图片json标签文件:
首先将项目导入Pycharm:
将所有数据集图片和json标签文件夹放到工程目录下的datasets文件夹内:
它们的位置如下:
首先修改data->XYB.yaml的参数:
然后修改LabelmeToXYB.py的参数:
修改完上述参数后运行LabelmeToXYB.py,将会在tmp文件夹下生成如下文件:
Pycharm终端运行如下命令:
pip install -r requirements.txt
运行如下指令进行训练(详情查看工程文件目录下README.md文件):
python train.py --data data/XYB.yaml --cfg xyb_m.yaml --batch-size 64
训练后数据保存在工程目录下runs->train文件夹内,首次运行权重将会保存在runs->train->exp->weights文件夹下,之后运行成功后将会依次保存在exp2/3/4/…;
并且会生成train.cache文件
运行如下指令进行测试,--weights选择权重文件,--source选择需要测试的放有图片/视频的文件夹,或具体的图片和视频,详情查看README.md文件
python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --source datasets/
具体参数相关如下:
python detect.py --source file.jpg # 图片
file.mp4 # 视频
path/ # 文件夹下所有媒体图片 视频
最终生成的训练和测试相关的文件数据保存在runs下的两个文件夹内:
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