yolov5进行实例分割并训练自己的数据集

最近在使用yolov5算法进行目标检测,但是有的时候检测效果会不好,所以在网上找了找资料,发现yolov5也可以自带实例分割,所以用yolov5自带的实例分割试一下,记录一下自己的学习内容,话不多说,看下面!~~

一、下载yolov5-seg-master源码

https://github.com/z1069614715/yolov5-seg

二、标注数据集

这里我用的是自己拍摄的颗粒数据集,标注工具使用的是labelme,labelme工具下载请参考https://blog.youkuaiyun.com/zong596568821xp/article/details/83375227

在使用labelme标注数据集时保存的标签格式为json格式,通常要将json格式转换为txt格式,转换代码如下

import json
import os
import argparse
from tqdm import tqdm


def convert_label_json(json_dir, save_dir, classes):
    json_paths = os.listdir(json_dir)
    classes = classes.split(',')

    for json_path in tqdm(json_paths):
        # for json_path in json_paths:
        pa
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