YOLOv5高精度非机动车驾驶检测训练资源
简介
本资源文件提供了使用YOLOv5训练高精度非机动车驾驶检测模型的完整流程和所需数据集。该模型专门用于检测驾驶中的非机动车（如电动车、摩托车、自行车和三轮车），适用于监控场景下的目标检测任务。
数据集
数据集包含超过5000张图片和20000个目标框标注，涵盖了电动车、摩托车、自行车和三轮车等多种非机动车类型。数据集经过精心筛选，适用于监控下的非机动车驾驶检测。
训练流程
- 数据准备：
- 数据集包含XML标注文件和图片文件。
- 使用代码将XML标注文件转换为YOLO格式。
- 数据划分：
- 将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
- YOLOv5训练：
- 配置YOLOv5运行环境。
- 创建YOLOv5的配置文件（如
Nonvehicle.yaml）。 - 使用预训练权重进行训练。
- 模型评估：
- 训练结束后，评估模型在测试集上的表现。
- 通过可视化效果验证模型的检测精度。
使用说明
- 下载数据集：
- 下载提供的百度云链接中的数据集和代码。
- 配置环境：
- 确保已安装YOLOv5运行所需的环境。
- 训练模型：
- 按照训练流程进行数据准备、划分和训练。
- 评估模型：
- 使用测试集评估模型性能，并进行可视化验证。
注意事项
- 数据集中包含大量小目标，因此模型的mAP精度可能不会特别高，但可视化效果较好。
- 训练过程中请确保数据集和代码的完整性，避免因数据缺失或错误导致训练失败。
贡献
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许可证
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