Python 和 OpenCV 构建 YOLO v5 对象检测模型

概述

了解如何为 YOLO v5 构建自定义数据集，并使用它来微调大型对象检测模型。该模型将准备好在移动设备上进行实时对象检测。

在本教程中，您将学习如何微调预训练的 YOLO v5 模型，从图像中检测和分类服装项目。

条件

让我们从安装 YOLOv5 项目所需的一些库开始

构建数据集 | 视频演示（36m）
该数据集包含服装项目的注释 - 衬衫、上衣、夹克、太阳镜周围的边界框。

Python 代码

导入所需库
JSON 对象
图像注释
服装类别
示例图像和注释
Python 代码

数据集中图像下载
示例注释
OpenCV读取图像
对图像添加边界框和标签
转换为 YOLO 格式
Python 代码

构建数据集

创建训练和验证数据集
微调 YOLO 模型 | 视频演示（31m） | YOLO v5 设置 | 训练 | 评估 | 预测 | 源代码

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