YOLOv5 跑通 VisDrone 数据集
简介
本资源文件提供了使用 YOLOv5 处理 VisDrone 航拍数据集的完整教程。VisDrone 数据集是一个用于目标检测的无人机航拍数据集，包含了大量的图像和标注信息。通过本教程，您可以学习如何将 VisDrone 数据集转换为 YOLOv5 所需的格式，并进行模型训练和测试。
内容概述
- 数据集转换：将 VisDrone 数据集的 XML 标注格式转换为 YOLOv5 所需的 txt 格式。
- 配置文件：创建或修改 mydata.yaml 文件，配置训练、验证和测试数据的路径。
- 模型训练：使用 YOLOv5 进行模型训练，并根据需要调整训练参数。
- 模型测试：训练完成后，使用 detect.py 对图像或视频进行目标检测。
使用步骤
1. 数据集转换
VisDrone 数据集的标注文件为 XML 格式，需要将其转换为 YOLOv5 所需的 txt 格式。可以使用提供的脚本 visdrone2yolo.py 进行转换。
2. 配置文件
在 YOLOv5 的 data 目录下创建或修改 mydata.yaml 文件，配置训练、验证和测试数据的路径，并指定类别信息。
3. 模型训练
使用 train.py 脚本进行模型训练。可以根据需要调整 batch-size、workers 和输入图像尺寸等参数。
4. 模型测试
训练完成后，使用 detect.py 脚本对图像或视频进行目标检测。可以调整 hide-labels 和 hide-conf 参数以隐藏标签和置信度信息。
注意事项
- 确保数据集路径正确配置。
- 根据硬件配置调整训练参数，如 batch-size 和 workers。
- 训练过程中注意观察损失曲线，确保模型收敛。
参考资料
本教程参考了 CSDN 博客文章，详细介绍了 YOLOv5 处理 VisDrone 数据集的步骤和方法。
通过本教程，您可以快速上手使用 YOLOv5 进行 VisDrone 数据集的目标检测任务。希望本资源对您的学习和研究有所帮助！