YOLOv4实战尝鲜：从零开始训练安全头盔佩戴识别检测数据集
本资源文件旨在帮助用户从零开始使用YOLOv4模型训练自己的数据集，特别针对安全头盔佩戴识别检测任务。通过本资源，您将学习如何准备数据集、配置YOLOv4模型、进行模型训练以及测试模型的效果。
内容概述
- 数据准备：
- 数据集的划分与准备
- XML标签转换为YOLO格式
- 生成训练和验证数据集的txt文件
- YOLOv4配置：
- 修改cfg文件
- 配置data文件
- 修改names文件
- 模型训练：
- 配置训练参数
- 开始模型训练
- 模型测试：
- 测试训练好的模型
- 评估模型性能
使用步骤
- 数据准备：
- 下载并解压数据集
- 运行数据划分脚本，将数据集划分为训练集和验证集
- 运行XML转YOLO标签脚本，将XML标签转换为YOLO所需的txt格式
- YOLOv4配置：
- 根据数据集的类别数量修改cfg文件中的参数
- 在data文件中配置训练和验证数据集的路径
- 在names文件中列出数据集中的所有类别名称
- 模型训练：
- 配置train.py文件中的训练参数，如epochs、batch size等
- 运行train.py开始模型训练
- 模型测试：
- 使用训练好的模型进行测试
- 评估模型的准确率和召回率
注意事项
- 确保数据集的标签格式正确，避免训练过程中出现错误。
- 根据硬件配置调整训练参数，如batch size和epochs，以避免显存不足或训练时间过长。
- 在训练过程中，定期保存模型权重，以便在训练中断后可以恢复训练。
通过本资源文件，您将能够掌握从数据准备到模型训练再到测试的全流程，成功实现安全头盔佩戴识别检测任务。