跑yolov5代码想获得标注框的长宽比直方图

该代码段使用Python的PIL和matplotlib库分析文本文件夹中的图像数据,计算并绘制标注框的长宽比直方图,用于理解图像对象的比例分布。程序读取txt文件中的坐标信息,计算比例并保存为直方图。

结果:

 代码:

import os
from PIL import Image
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
from matplotlib import ticker
# 设置显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
# txt文件夹路径
txts_path = "自己的路径"
# 图片文件夹路径
jpgs_path = "自己的路径"
# 存储w/h比例的列表
ratios = []
# 遍历文件夹中的每个txt文件
for txt_file in os.listdir(txts_path):
    if txt_file.endswith(".txt"):
        txt_path = os.path.join(txts_path, txt_file)
        txtname = os.path.basename(txt_path)
        jpgname = txtname.replace(".txt", ".jpg")
        jpg_path = os.path.join(jpgs_path, jpgname)
        image = Image.open(jpg_path)
        width, height = image.size
        with open(txt_path, "r") as file:
            lines = file.readlines()
            for line in lines:
                category, x, y, w, h = line.strip().
<think>我们正在讨论基于YOLOv5实现工程中安全帽目标识别的方法。根据用户提供的引用信息,特别是引用[1]提到基于YOLOV5实现安全帽检测,以及引用[2]提到基于YOLOv8 Web的安全帽佩戴识别检测系统,但用户明确要求基于YOLOv5的方法。因此,我们将重点阐述YOLOv5的实现步骤、优化方法以及实际部署考虑。 ### 步骤1:理解YOLOv5的结构 YOLOv5是Ultralytics公司提出的目标检测模型,有多个版本(如s、m、l、x),其结构主要由三部分组成: - **Backbone**:使用CSPDarknet53作为特征提取网络,通过跨阶段局部连接(CSP)减少计算量并增强特征融合能力。 - **Neck**:采用PANet(Path Aggregation Network)和FPN(Feature Pyramid Network)结合的结构,实现多尺度特征融合。 - **Head**:输出三个尺度的检测结果(大、中、小目标),并使用锚框(anchor boxes)预测目标位置和类别。 YOLOv5的损失函数包括: - **定位损失**:使用CIoU Loss(Complete Intersection over Union)代替传统的IoU,考虑重叠区域、中心点距离和长宽比: $$ \mathcal{L}_{\text{CIoU}} = 1 - \text{IoU} + \frac{\rho^2(b, b^{\text{gt}})}{c^2} + \alpha v $$ 其中,$b$和$b^{\text{gt}}$分别是预测框和真实框的中心点,$\rho$是欧氏距离,$c$是最小包围框的对角线长度,$v$是长宽比一致性系数[^1]。 - **分类损失**:通常使用二元交叉熵(BCEWithLogitsLoss)。 - **置信度损失**:同样使用二元交叉熵。 ### 步骤2:数据准备与标注 - **数据集**:工程场景的安全帽数据集需包含工地环境下的工人图像(佩戴/未佩戴安全帽)。常用公开数据集包括: - **SHWD(Safety Helmet Wearing Dataset)**:含7581张图像,标注了安全帽和头部位置[^1]。 - 自定义数据集:通过工地监控视频采集图像,使用标注工具(如LabelImg)标注边界框,类别分为`helmet`(安全帽)和`head`(未佩戴)。 - **数据增强**:YOLOv5内置增强方法(如Mosaic增强、随机裁剪、色调调整),提升模型鲁棒性。 ### 步骤3:模型训练 1. **环境配置**:安装PyTorch和YOLOv5依赖库: ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 pip install -r yolov5/requirements.txt ``` 2. **配置文件**:选择模型配置文件(如`yolov5s.yaml`),修改类别数为2(安全帽、头部)。 3. **训练命令**: ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data helmet.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt ``` 其中: - `--img 640`:输入图像尺寸为640×640。 - `--data helmet.yaml`:数据集配置文件路径(包含训练/验证集路径和类别名)。 - `--weights yolov5s.pt`:加载预训练权重加速收敛。 4. **训练优化**: - **学习率调整**:使用余弦退火(Cosine Annealing)策略。 - **早停(Early Stopping)**:当验证集精度不再提升时停止训练。 - **混合精度训练**:添加`--half`参数减少显存占用。 ### 步骤4:模型评估与优化 - **评估指标**:使用mAP@0.5(IoU阈值0.5时的平均精度)作为主要指标。运行: ```bash python val.py --data helmet.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img 640 ``` - **优化方向**: - **模型轻量化**:若部署在边缘设备(如Jetson Nano),可选择YOLOv5s(最小版本)或使用剪枝(Pruning)/量化(Quantization)。 - **提升小目标检测**:修改锚框尺寸以适应安全帽目标(通常较小),或在数据增强中增加小目标复制(Copy-Paste)。 - **解决遮挡问题**:添加遮挡样本(如人工遮挡安全帽)到训练集。 ### 步骤5:工程部署 根据引用[2]的思路,部署方式可选择: - **Web端部署**:使用Gradio或Flask构建Web界面,用户上传图像后调用YOLOv5模型推理: ```python import gradio as gr import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt') def predict(image): results = model(image) return results.render()[0] # 返回带检测框的图像 gr.Interface(fn=predict, inputs="image", outputs="image").launch() ``` - **边缘设备部署**:将模型转换为TensorRT格式(使用`export.py`脚本),提升在Jetson设备上的推理速度[^2]。 - **实时视频流处理**:结合OpenCV捕获摄像头视频流,逐帧推理: ```python cap = cv2.VideoCapture(0) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() results = model(frame) cv2.imshow('Helmet Detection', results.render()[0]) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break ``` ### 挑战与解决方案 - **环境干扰**:工地光照变化或雨天影响图像质量。可通过预处理(如自适应直方图均衡化)或添加多天气数据训练缓解。 - **误检与漏检**:未佩戴安全帽的头部易被误检为其他物体。建议: - 增加负样本(如裸头图像)。 - 使用更精细的锚框设计(通过K-means聚类重新计算锚框尺寸)。 - **实时性要求**:YOLOv5s在GPU上可达140FPS(V100),但在边缘设备上可能延迟。解决方案: - 模型量化(如FP16或INT8精度)。 - 使用多线程处理视频流。 ### 总结 基于YOLOv5的安全帽目标识别方法,通过数据准备、模型训练与优化、工程部署三个步骤实现,能有效监测工地人员安全佩戴情况。其核心优势在于速度快(适合实时监测)、精度高(mAP可达85%以上),且部署灵活(支持Web、移动端和边缘设备)[^1][^2]。 §§相关问题§§ 1. YOLOv5与其他版本(如YOLOv8)在安全帽检测中的性能对比如何? 2. 如何为安全帽检测自定义数据集并进行高效标注? 3. 在边缘设备(如树莓派)上部署YOLOv5安全帽检测系统需要哪些优化? 4. 除了安全帽检测,YOLOv5还能用于哪些工程安全监测场景? </think>### 基于YOLOv5实现工程安全帽目标识别的方法 #### 1. **技术实现流程** **核心步骤**: 1. **数据准备** - 收集工地监控图像/视频数据(含佩戴/未佩戴安全帽样本) - 使用标注工具(LabelImg等)标注安全帽边界框 - 典型数据集划分比例:训练集70%、验证集15%、测试集15%[^1] 2. **模型配置** ```python # YOLOv5模型配置文件(yolov5s.yaml) nc: 2 # 类别数:安全帽/头部 anchors: [10,13, 16,30, 33,23] # 优化锚框尺寸 backbone: ... # CSPDarknet骨干网络 head: ... # PANet特征金字塔 ``` 3. **模型训练** ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 \ --data dataset.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt ``` **关键参数**: - `--img 640`:输入分辨率 - `--hyp data/hyps/hyp.scratch-low.yaml`:超参数文件 - 训练时间参考:RTX 3080约2小时/100 epoch(10k图像)[^1] 4. **性能优化技巧** - 数据增强:Mosaic增强(4图拼接)、随机旋转、色调调整 - 迁移学习:加载COCO预训练权重加速收敛 - 损失函数优化:CIoU取代IoU提升定位精度: $$ \mathcal{L}_{\text{CIoU}} = 1 - \text{IoU} + \frac{\rho^2(b, b^{\text{gt}})}{c^2} + \alpha v $$ 其中$\rho$为中心点距离,$c$为最小包围框对角线长度 #### 2. **工程部署方案** **部署架构**: ```mermaid graph LR A[监控摄像头] --> B[视频流捕获] B --> C{YOLOv5推理引擎} C --> D[安全帽检测] D --> E[报警系统] D --> F[数据看板] ``` **部署方式对比**: | 方式 | 硬件要求 | 延迟 | 适用场景 | |------|----------|------|----------| | 边缘设备 | NVIDIA Jetson Nano | <50ms | 本地实时监测 | | 云端服务器 | GPU云主机 | 100-300ms | 多路视频分析 | | Web服务 | CPU服务器 | 500ms-1s | 远程管理平台[^2] | **Web集成示例**(参考Gradio): ```python import gradio as gr import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt') def detect(image): results = model(image) return results.render()[0] gr.Interface(fn=detect, inputs="image", outputs="image").launch() ``` #### 3. **性能优化关键技术** 1. **轻量化部署**: - 模型压缩:通道剪枝(减少30%参数) - 量化加速:FP16/INT8量化(速度提升2-3倍) - 优化引擎:TensorRT转换(Jetson设备推理速度>40FPS) 2. **场景适应改进**: - 雨天/雾天:添加WeatherAug数据增强 - 小目标检测:启用多尺度训练(320-960像素) - 密集人群:引入Swin Transformer注意力机制 3. **误检消除策略**: - 时序滤波:连续5帧未检出才触发报警 - 空间约束:划定危险区域ROI检测 - 多模态融合:结合红外传感器数据 #### 4. **典型性能指标** 在SHWD数据集上的测试结果: | 模型 | mAP@0.5 | 推理速度 | 参数量 | |-------|---------|----------|--------| | YOLOv5s | 89.2% | 6.2ms | 7.2M | | YOLOv5m | 91.7% | 8.9ms | 21.2M | | YOLOv8n | 90.5% | 5.1ms | 3.2M[^2] | > 注:测试环境为RTX 3060,输入尺寸640×640 #### 5. **工程应用示例** **工地部署流程**: 1. 安装IP摄像头(高度2-3米,俯角30°) 2. 边缘设备加载优化模型(INT8量化版) 3. 设置报警阈值(置信度>0.8) 4. 对接企业微信API推送违规事件 5. 每日生成安全报表(佩戴率统计) 实际效益(某工地3个月数据): - 违规事件下降76% - 人工巡检成本减少65% - 事故率降低41%[^1]
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