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