yolov5加关键点回归

文章目录

一、数据

1)数据准备

1、手动创建文件夹: yolov5-face-master/data/widerface/train 和 yolov5-face-master/data/widerface/val

2、下载的WIDER_train里的images/ 和 标注文件retinaface_gt_v1.1/train/ 里的label.txt 放在 yolov5-face-master/datasets/train/下 (val验证集同理)

3、执行

bash 复制代码
cd data/
python3 train2yolo.py ./datasets/train ./data/widerface/train
python3 val2yolo.py ./datasets/val ./data/widerface/val

执行train2yolo.py后的data目录:

2)标注文件说明

示例:

label文件: yolov5-face-master/data/widerface/train/0_Parade_Parade_0_1040.txt

0 0.51904296875 0.23813229571984434 0.0732421875 0.08560311284046693 0.5035009765625 0.2264350194552529 0.5433701171875 0.22805058365758757 0.5264765625 0.2425898832684825 0.5035009765625 0.26035953307392995 0.5406669921875 0.2625136186770428

每行15个元素:

labels[1:5]:检测框bbox。

labels[5:] :5个关键点坐标(x,y)的归一化形式。(依次为左眼、右眼、鼻子、嘴角左、嘴角右。

(归一化是x/w0,y/h0 ,

注:这儿原图尺寸写成w0,h0 是参考utils/face_datasets.py/LoadFaceImagesAndLabels 类的 __getitem__函数。 其中的w0、h0为原图尺寸, w,h为resize的尺寸。

二、基于yolov5-face 修改自己的yolov5加关键点回归

需要修改的文件:dataloader.py、augmentations.py、loss.py、yolo.py 以及自己的inference脚本。

1、dataloader,py
2、augmentations.py
3、loss.py
4、yolo.py
相关推荐
GitNohup7 小时前
docker快速使用yolov11
yolo
西西弗Sisyphus8 小时前
YOLO 11 图像分类推理 Web 服务
yolo·分类·yolo 11
飞翔的佩奇1 天前
【完整源码+数据集+部署教程】鸡只与养殖场环境物品图像分割: yolov8-seg等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示
python·yolo·计算机视觉·数据集·yolov8·yolo11·鸡只与养殖场环境物品图像分割
夏雨不在低喃2 天前
YOLOv8目标检测融合RFLA提高小目标准确率
人工智能·yolo·目标检测
程序猿小D3 天前
【完整源码+数据集+部署教程】【智慧工地监控】建筑工地设备分割系统: yolov8-seg-efficientViT
python·yolo·计算机视觉·数据集·yolov8·yolo11·建筑工地设备分割系统
小雪狼3 天前
RV1126 RKNN环境搭建记录
rnn·yolo
nju_spy4 天前
计算机视觉 - 物体检测(二)单阶段:YOLO系列 + SSD
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉·ssd·r-cnn·端到端检测
码猩4 天前
YOLO通用无人机目标检测框架
人工智能·yolo·目标检测
Hcoco_me4 天前
YOLO入门教程(番外):计算机视觉数学、编程基础
人工智能·yolo·计算机视觉
IT古董5 天前
【第五章:计算机视觉-项目实战之目标检测实战】2.目标检测实战:中国交通标志检测-(4)YOLOv8训练与测试
yolo·目标检测·计算机视觉