使用YOLO的实现识别数据

以下是根据文档分析得出的使用YOLO建立和实现识别数据的步骤:

1. 环境搭建

  • 选择操作系统:使用CentOS 7.0系统,它是Linux发行版之一,具有稳定性高、免费等特点,适合本次项目。
  • 安装OpenCV工具 :OpenCV是一个跨平台计算机视觉库,通过sudo yum install opencv命令进行安装,它提供了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法以及相关API。
  • 安装CUDA开发环境
    • 首先确认计算机有Nvidia显卡,然后查看系统内核版本、确认编译器gcc已安装,并安装Kernel-headerkernel-devel,且版本需和内核版本一致。
    • 关闭开源的3D驱动Nouveau,创建/etc/modprobe.d/blacklist - nouveau.conf文件并写入相关内容,重新生成内核initramfs,重启计算机后进入命令提示符模式,使用root用户登录并进入多用户模式,然后执行./cuda_8.0.61_375.26_linux - run命令安装CUDA(本次实验使用runfile安装方式),安装过程中选择安装CUDA工具箱、CUDA例子等,最后将CUDA加入到环境变量中并重启计算机。
  • 项目目录结构及编译
    • 使用git clone https://github.com/pjreddie/darknet下载项目源代码,然后进入项目目录cd darknet并执行make命令进行编译。编译完成后,项目包含cfg配置文件存放目录、data数据存放目录、examplesC语言测试用例、includedarknet头文件、pythonPython测试用例、scripts训练中用到的辅助脚本、src项目源代码、darknet编译后产生的可执行文件以及一些模块配置和函数文件。

2. 训练数据采集与制作

  • 训练数据采集
    • 确定训练的目标种类,本次实验是水果识别,包括WaterMelon、StrawBerry、Orange、Pineapple、Apple共5种,每种收集约30 - 40张图片,总共171张,图片从百度图片下载,分辨率一般在400*300像素左右,按照5位数字从00000递增命名并放在一个文件夹中。
  • 训练数据制作
    • 下载并编译安装LabelImg软件,使用它给171张水果图片标记对象位置和名称,标记完成后每张图片会生成一个记录对象名称和位置的xml文件。
    • 按照VOC数据集的格式创建文件夹结构,包括VOCdevkitVOC2017Annotations(存放xml文件)、ImageSets(包含Main文件夹,其中train.txt保存全部图片位置信息)以及labels文件夹。
    • 使用项目自带的voc_label.py脚本将xml格式转换成YOLO所需的label文件,打开脚本修改数据集年份、要识别的对象种类名称以及xml文件存放位置等信息,运行脚本后会生成labels文件,其中每个文件内容第一项是水果编号,后面4项是标记对象在图片中的位置比例。

3. 训练配置

  • 创建cfg/myd.names文件,包含5种水果的名称,每行一个,顺序需与前面python脚本中配置的一致。
  • 创建cfg/myd.data文件,包含要识别的对象的种类个数(5)、train.txt文件位置、myd.names文件位置以及生成的训练权重文件位置。
  • 复制一份cfg/yolo.cfg文件,命名为yolo - myd.cfg,编辑这个文件,主要修改文件末尾region层中classes为5,同时修改region层上一层convolution层的filters值为50(根据公式(classes + coords + 1)* (NUM)计算,此次试验中具体数据为(5 + 4 + 1)*5 = 50)。

4. 训练过程

执行./darknet detector train./cfg/myd.data cfg/yolo - myd.cfg命令开始训练,训练过程中会打印训练进度信息,包括加载时间、区域平均交并比(Region Avg IOU)、类别准确率(Class)、目标置信度(bj)、无目标置信度(No 0bj)、平均召回率(Avg Recall)等,并且每5分钟生成一次训练数据文件到backup_myd/yolo - myd.backup,同时分阶段生成训练权重,如yolo - myd_100.weightsyolo - myd_200.weights等。

5. 测试训练效果

训练完成后,使用./darknet detector test cfg/myd.data cfg/yolo - myd.cfg backup_myd/yolo - myd_50000.weights testimg/apple.jpg命令检测训练结果,查看识别的准确性。

相关推荐
王哈哈^_^11 小时前
【数据集】【YOLO】【VOC】目标检测数据集,查找数据集,yolo目标检测算法详细实战训练步骤!
人工智能·深度学习·算法·yolo·目标检测·计算机视觉·pyqt
深度学习lover17 小时前
<项目代码>YOLOv8 苹果腐烂识别<目标检测>
人工智能·python·yolo·目标检测·计算机视觉·苹果腐烂识别
Eric.Lee20211 天前
yolo v5 开源项目
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉
极智视界1 天前
无人机场景数据集大全「包含数据标注+划分脚本+训练脚本」 (持续原地更新)
算法·yolo·目标检测·数据集标注·分割算法·算法训练·无人机场景数据集
深度学习lover1 天前
<项目代码>YOLOv8 夜间车辆识别<目标检测>
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉·表情识别·夜间车辆识别
小哥谈2 天前
源码解析篇 | YOLO11:计算机视觉领域的新突破 !对比YOLOv8如何 ?
人工智能·深度学习·神经网络·yolo·目标检测·机器学习·计算机视觉
挂科边缘2 天前
基于YOLOv8 Web的安全帽佩戴识别检测系统的研究和设计,数据集+训练结果+Web源码
前端·人工智能·python·yolo·目标检测·计算机视觉
小张贼嚣张2 天前
yolov8涨点系列之HiLo注意力机制引入
深度学习·yolo·机器学习
CV-King2 天前
yolov11-cpp-opencv-dnn推理onnx模型
人工智能·opencv·yolo·计算机视觉·dnn
辛勤的程序猿2 天前
YOLO即插即用---PConv
深度学习·yolo·计算机视觉