基于YOLOv5的火焰识别资源文件
简介
本资源文件提供了一个基于YOLOv5的火焰识别项目所需的所有文件和代码。该项目旨在通过深度学习技术，实现对图像或视频中火焰的自动检测和识别。资源文件包括预训练模型、数据集、配置文件以及训练和测试脚本，方便用户快速上手并进行火焰识别任务。
内容概述
- 预训练模型：
- 提供了YOLOv5的不同版本预训练权重文件（如yolov5s、yolov5m、yolov5l、yolov5x），用户可以根据需求选择合适的模型进行训练或推理。
- 数据集：
- 包含1421张带有火焰的图片，分为训练集和测试集。训练集包含1200张图片，测试集包含221张图片。
- 数据集的标签文件已转换为YOLOv5所需的txt格式，并进行了归一化处理。
- 配置文件：
- 提供了用于训练和推理的配置文件，用户可以根据实际情况修改文件路径和其他参数。
- 训练和测试脚本：
- 提供了用于训练和测试的Python脚本，用户可以直接运行这些脚本进行模型训练和火焰识别测试。
使用说明
- 环境配置：
- 下载YOLOv5项目代码，并按照requirements文件安装所有依赖包。
- 根据需要下载相应的预训练权重文件。
- 数据集准备：
- 用户可以根据实际情况自行准备火焰图片数据集，或使用本资源文件提供的数据集。
- 如果使用自定义数据集，需使用lableImg工具进行标注，并将标注文件转换为YOLOv5所需的txt格式。
- 模型训练：
- 修改配置文件中的路径和其他参数，确保与本地环境一致。
- 运行train.py脚本进行模型训练。
- 模型测试：
- 修改detect.py脚本中的参数，指定测试图片或视频的路径。
- 运行detect.py脚本进行火焰识别测试。
注意事项
- 本资源文件仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途。
- 在使用过程中，如遇到任何问题，请参考CSDN博客文章中的详细说明，或联系作者获取帮助。
版权声明
本资源文件遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。