YOLOv5小目标检测修改版使用手册

YOLOv5小目标检测修改版使用手册

yoloV5_modify_smalltargetYOLOV5 小目标检测修改版项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yoloV5_modify_smalltarget

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1. 项目目录结构及介绍

本教程基于GitHub仓库 Hongyu-Yue/yoloV5_modify_smalltarget，专注于提供针对小目标检测优化的YOLOv5实现。以下是项目的基本结构及其重要组件的简介：

├── data                  # 数据集配置文件夹
│   ├── .yaml 文件         # 标准的数据集配置文件
├── models                # 模型架构相关文件
│   ├── yolov5*.py        # 不同规模的YOLOv5模型代码
├── utils                 # 辅助功能库，包含数据增强、运行统计等
│   ├── ...               # 包含misc.py, transforms.py等关键脚本
├── detect.py             # 主要用于模型的推理和图像检测
├── train.py              # 训练脚本，用于训练模型
├── test.py               # 测试脚本，可以评估模型性能
├── augment.py            # 自定义数据增强逻辑
├── config.yaml           # 系统配置文件，可能包括路径和基本参数设置
├── requirements.txt      # 项目所需Python依赖列表
└── README.md             # 项目说明文档

说明：项目结构以典型的YOLOv5风格为基础，通过增加或修改特定文件来优化小目标检测。data 文件夹中的配置帮助定义数据集的具体路径和类别信息，models 中的文件则包含模型的定义，特别是对小目标识别有特殊调整的部分。

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2. 项目的启动文件介绍

detect.py

• 用途：此脚本是进行图像或者视频检测的主要入口点。通过加载预训练的模型，对输入图像或视频流执行对象检测。
• 命令行参数：允许用户指定模型路径、图像或视频路径、是否显示结果、保存结果等选项。
• 用法示例：

  python detect.py --weights ./runs/train/exp/weights/best.pt --source input.jpg
  

train.py

• 用途：用于训练新的模型或微调现有模型。接受数据集配置和模型设定作为参数。
• 关键参数：包括数据集路径、批大小、迭代轮次等。
• 启动命令示例：

  python train.py --cfg cfg/custom.yaml --weights '' --data data/coco128.yaml --img-size 640
  

test.py

• 用途：评估模型在验证集或测试集上的性能，提供精度指标如mAP。
• 操作流程：通常在模型训练完毕后使用，以便验证模型的泛化能力。

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3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

• 位置：项目根目录下的配置文件，可能不直接存在，但类似文件用于存放全局设置。
• 内容：一般包含项目的基本配置，如数据集路径、默认模型保存路径、是否启用GPU等。
• 自定义配置：依据项目需求，用户可能需要调整模型训练的超参数，比如学习率、批次大小等。

数据集相关.yaml文件（例如：data/coco128.yaml）

• 作用：定义数据集的详细路径、类别信息、图像预处理设置等。
• 字段：通常包括train、val、test定义数据路径，以及nc（类别数量）、names（类别名称列表）等关键属性。

custom.yaml（训练配置文件）

• 定位：位于项目的某个特定路径下，用于定制训练过程。
• 关键元素：包括模型架构的选择、优化器设置、学习率调度、训练批次大小等。

确保在使用这些文件前仔细阅读并理解其中的每一项配置，以最大化地适应你的具体需求。

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