优秀个人网站,网站地图用法,建设网站东莞公司,wordpress 内容做成目录前期准备好了用于训练识别是否有火灾的数据集后就可以开始修改yolo相关文件来进行训练
数据集放到yolov5目录里 在data目录下新建yaml文件设置数据集信息如下 在model文件夹下新增新的model文件 开始训练 训练出错 确认后是对训练数据集文件夹里的文件名字有要求#xff0c;原… 前期准备好了用于训练识别是否有火灾的数据集后就可以开始修改yolo相关文件来进行训练
数据集放到yolov5目录里 在data目录下新建yaml文件设置数据集信息如下 在model文件夹下新增新的model文件 开始训练 训练出错 确认后是对训练数据集文件夹里的文件名字有要求原先 改为如下后 仍然出错如下看log应该时转换lable时的问题 确认了时label没做归一化处理新增归一化处理的转换脚本代码
import os
import xml.etree.ElementTree as ETdef convert_xml_to_txt(xml_path, txt_path):# 读取XML文件tree ET.parse(xml_path)root tree.getroot()# 获取图像的宽度和高度width int(root.find(size/width).text)height int(root.find(size/height).text)with open(txt_path, w) as f:# 遍历所有的目标for obj in root.findall(object):# 获取类别名称class_name obj.find(name).text# 获取边界框坐标xmin int(obj.find(bndbox/xmin).text)ymin int(obj.find(bndbox/ymin).text)xmax int(obj.find(bndbox/xmax).text)ymax int(obj.find(bndbox/ymax).text)# 归一化处理x_center (xmin xmax) / (2 * width)y_center (ymin ymax) / (2 * height)box_width (xmax - xmin) / widthbox_height (ymax - ymin) / height# 写入到TXT文件class_index class_names.index(class_name)f.write(f{class_index} {x_center} {y_center} {box_width} {box_height}\n)# 读取类别名称列表
class_names [fire]# 遍历xml文件夹中的所有xml文件
xml_folder D:/fire-dataset/fire-dataset/validation/annotations
txt_folder D:/fire-dataset/fire-dataset/validation/txtannotations
for xml_file in os.listdir(xml_folder):if xml_file.endswith(.xml):xml_path os.path.join(xml_folder, xml_file)txt_file os.path.splitext(xml_file)[0] .txttxt_path os.path.join(txt_folder, txt_file)convert_xml_to_txt(xml_path, txt_path)重新转换后重新训练 可以训练了但是又因电脑性能问题出错如下 调整默认batchsize到8后重新训练–batch-size 8
