步骤1:环境配置
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安装依赖库:
- 安装Python 3.x
- 安装TensorFlow、Keras、OpenCV等深度学习库
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获取数据集:
- 收集训练用的多个人脸图像(每个用户至少几十张)
- 将图像按用户分类存放在
data/train/user1
,user2
等文件夹中
步骤2:训练YOLO模型
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配置YOLO数据集:
- 创建一个
data.yaml
文件,配置您的数据集路径和标签train: ./data/train/images/ val: ./data/val/images/ names: 0: face
- 创建一个
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使用预训练的YOLO权重(推荐):
- 如果是新任务,可以在ImageNet或其他数据集上微调模型
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运行训练脚本:
python train.py data=data.yaml model=yolov5s.yaml epochs=100 ba