以下是基于YOLOv5实现人脸检测的详细步骤及代码实现,包含从数据准备到模型部署的全流程: 一、环境配置
# 创建虚拟环境
conda create -n yolo_face python=3.8 -y
conda activate yolo_face
# 安装PyTorch
pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
# 克隆YOLOv5仓库
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
二、数据准备
1. 数据集结构
datasets/
└── face/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
└── labels/
├── train/
└── val/
2. 数据标注转换(Python实现)
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
def voc_to_