Yolov5 口罩识别
自定义口罩数据集进行目标检测
目录
- 自定义口罩数据集进行目标检测
- Yolov5 代码地址
- 数据集
- 一、手动收集标记数据集
- 二、使用公开数据集
- 改动源码
- 训练结果
- 迁移学习
- 制作自定义数据集的注意事项
Yolov5 代码地址
https://github.com/ultralytics
数据集
数据集可以手动标记或者使用公开数据集
一、手动收集标记数据集
使用Labelimg软件标记，网上有很多介绍
软件下载
二、使用公开数据集
https://public.roboflow.com/
以口罩数据集为例： 口罩数据集
训练图片只有105张，比较少，仅用作实验，实际做项目时每个类别的图片至少有1500张，并且图片应用场景要多种多样。
下载解压后后改名为MASK，内容如下（可能有区别），要用的只有 train和valid文件夹。
改动源码
Yolov5
下载好yolov5源码，打开后在data文件夹下新建mask.yaml,填入以下信息，前三行改为自己MASK文件的绝对路径
train: /media/system/dataset/MASK/train/images
val: /media/system/dataset/MASK/valid/images
test: /media/system/dataset/MASK/test/imagesnc: 2
names: ['mask', 'no-mask']
数据集中只有mask和no-mask2个类别，修改yolov5/models/yolov5s.yaml，将第四行的 nc = 80修改为nc = 2
接下来执行训练命令
python3 train.py --img 640 --batch 8 --epochs 500 --data data/mask.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights ''
会自动下载Yolov5s的预训练模型进行训练
训练结果
打开wandb注册账号，登录，按照提示操作
训练过程会在wandb中清楚地显示出来，方便调参。
总的结果
训练结果测试
mAP
train的三个损失函数
val的三个损失函数
GPU监控
学习速率
可以看出虽然训练样本很少，但是训练的结果还是不错的。这主要是因为用了yolov5在coco数据集上预训练的模型，特征比较丰富，而且口罩检测的类别少，只有两类，区分度较大，带不带口罩很容易看出来。
迁移学习
为了加快训练速度，可以采用迁移学习，冻结前面的特征层，只训练后面的检测层或者其他自定义的卷积层
data/yolov5s.yaml
# YOLOv5
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