使用yolov5目标检测目标点数的数据集（基于竹签）

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/high_np/article/details/134076718

本文介绍了使用YOLOv5进行竹签目标检测的全过程，包括下载安装YOLOv5，竹签数据集的准备，手动与半自动标注，以及训练手动微调好的数据集。作者分享了数据增强、标签转换和预训练模型应用的经验，以减轻手动标注的负担。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

序：

为了完成某项工作，本人自学人工智能不久，看到有用手机拍照自动检测数量的程序，感觉挺不错的，就自己开始研究，在这里分享一下经验总结和心得。（因为是事后挺长时间写的中间遇到的一些细节坑忘的差不多了）

一、下载安装yolov5

我用的是5.0版本，这里分享两种方法：一是可以到官网上下载，建议去官网下载，但是限速可能会点慢。Yolov5官方：Redirecting...Quickstart - Ultralytics YOLOv8 Docs Redirecting...

二是我分享到百度网盘上，有需要的小伙伴可以自行下载。链接：https://pan.baidu.com/s/1AlcE--5ape7kRxBO1RCokQ?pwd=8888
提取码：8888

关于安装这里也不过多说了，博客很多大神都有分享，安装过程可能会遇到坑，需要一些尝试，这里大家可以自行琢磨一下，有不明白可以留言，大家一起讨论。

二、竹签数据集准备

由于原来的detect.py里的带的标签类型没有‘竹签’类别，所以需要自己拍照和训练，需要准备一些竹签自己拍照，大约一两百张就可以了。这里提一点就是对于拍的照片可以批量命名，要不然名字很乱还不好区分，代码分享在下面。

path:更改一下需要的路径；（.xml）改成.jpg或者.jpeg格式；i = 0，是标记的起始数字；亲测好用推荐给大家。

import os


class BatchRename():

    def rename(self):
        path = "E:/D盘备份/桌面/ss"
        filelist = os.listdir(path)
        total_num = len(filelist)
        i = 88
        for item in filelist:
            if item.endswith('.xml'):
                src = os.path.join(os.path.abspath(path), item)
                dst = os.path.join(os.path.abspath(path), '' + str(i) + '.xml')
                try:
                    os.rename(src, dst)
                    i += 1
                except: