Yolov5训练FLIR红外线数据集

最新推荐文章于 2025-04-13 15:35:37 发布
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#目标检测 #深度学习 #计算机视觉

本文详细介绍了如何在Ubuntu系统下配置Yolov5 v5.0版本，包括flir.yaml文件的定制、train.py参数调整，以及处理通道数错误的方法。通过实例展示，帮助读者顺利进行模型训练并解决常见问题。
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训练Yolov5的博客很多了，只要放好数据集位置即可

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本博客使用的yolov5-5.0版本

最近确实事情较多，博客写的比较简练，如果有问题，直接评论即可，我会短时间内回复！

主要就是下图的文件放置
在这里插入图片描述
创建flir.yaml文件，这个是yolov5中voc.yaml文件，我直接复制一下
在这里插入图片描述
修改后：（建议在ubuntu系统中训练）
在这里插入图片描述
修改train.py参数

训练过程中如果出现关于channel错误信息的，直接点进去，修改通道数为1即可。

训练结果

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### 使用YOLOv8进行FLIR数据集的训练配置和参数调整 #### 定义必要的环境准备 在开始之前，确保已经安装并设置了适用于YOLOv8的开发环境。这通常涉及到Python版本的选择、依赖库的安装以及GPU的支持情况确认[^1]。 #### 配置数据结构 对于FLIR数据集而言，其标注文件可能遵循特定格式（如COCO JSON），因此需按照YOLOv8的要求转换这些标签至相应的YAML配置文件中。此过程涉及指定图像路径、类别名称列表以及其他必要信息。 #### 编写训练脚本 编写或修改现有的训练脚本来适应FLIR数据集的具体需求。下面是一个简单的例子： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.yaml') # 加载模型架构定义 model.load_weights('pretrained_yolov8.pth') # 如果有预训练权重则加载 # 设置训练参数 training_params = { 'batch_size': 16, 'epochs': 50, 'learning_rate': 0.01, } # 开始训练 results = model.train(data='path_to_flir_dataset', **training_params) ``` 上述代码片段展示了如何利用`ultralytics`库中的API快速启动一次训练任务，并指定了基本的学习率和其他重要超参[^2]。 #### 参数调优建议 针对FLIR这样的特殊应用场景，在实际操作时可考虑以下几种策略来提升效果： - 尝试不同规模的基础模型(yolov8s, yolov8m等)，寻找最适合当前硬件资源与性能要求之间的平衡点； - 应用适当的数据增强手段(比如随机水平翻转、色彩抖动等)以改善泛化能力； - 对于存在显著类别不均衡现象的情况，采取诸如加权损失函数之类的措施加以缓解； #### 关键注意事项 在整个过程中需要注意的是，每次更改配置之后都应该重新评估模型的表现，确保所做的改动确实有助于提高最终的效果而不是相反。此外，保持良好的记录习惯也很重要，这样可以帮助追踪哪些改变带来了正面影响[^3]。
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