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1.切片视频图片

导入cv2

cap=cv2。VideoCapture('tiaowu.mp4 ')

is open=cap . is open #确定是否打开'

打印(等开)

Fps=cap.get(cv2。CAP_PROP_FPS) #帧率

width=int(cap.get(cv2。CAP_PROP_FRAME_WIDTH))

height=int(cap.get(cv2。CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

打印(fps,宽度,高度)

i=0

而(等开):

如果i==5000:

破裂

else:

i=1

(flag,frame)=cap.read() #读取每个标志帧

fileName='xulie/image' str(i)'。' jpg '

打印(文件名)

if flag==True:

cv2.imwrite(文件名,帧,[cv2。IMWRITE_JPEG_QUALITY,100])

2.文档注释

或者在https://www.makesense.ai/.贴标签

在yolov5文件夹下,创建一个新的数据集文件夹,然后设置数据集文件夹

创建一个新文件夹:图片(原始图片)训练(训练文件夹图片和txt,文件名90%一致)val(5%) test(5%)

3.修改培训文档。

3.1打开data文件夹,有一个coco128.yaml文件。

路径:/数据集

:次列车

val:

test:测试

Nc : 1(类别数)

Names类名

3.2修改模型下的yolov5s.yaml

nc:1

开始训练

python train . py-CFG models/yolov 5s . YAML-data data/coco 128 . YAML-weights yolov 5s . pt-epoch 150-batch-size 4

Epoch指的是训练回合数。你可以从视力表中看到这种趋同。一般都是100多,一些简单的50发就有效果了。我这里其实有150多。(为了演示方便,下面截图我用的是epoch=10,实际模型我训练的是150。那要花很长时间,但其实没必要。这个简单的圈子,20、30次后收敛得很好。)

Batch-size是一次训练的数量,4是一次四张图的数量。跟这台电脑的性能有关,主要是显卡。我试了一下,笔记本跑的最多。

5.训练完成。

你可以看到,它最后保存了两个结果,last.pt和best.pt顾名思义就是最后最好的。

成绩保存在runs\train\exp10\weights\的路径下,大小约为14M,相当于原来的5s。

在runs \ training \ exp10 \的文件夹下,也有一些图表来可视化训练情况,比如results.png。

5ipoh0ptqct5264.png

6.使用训练好的模型

python detect . py-weights runs/train/exp10/weights/best . pt-source data/images/image 1919 . jpg

python detect . py-weights runs/train/exp10/weights/best . pt-source data/video/tiao Wu . MP4

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