识别人员是否佩戴安全帽
环境依赖，实测可用
./conda_requirement.yaml
./pip_requirement.txt
其他文件
./weights/yolov5s.pt：预训练权重
./VOCdevkit/：训练数据
./runs/train/exp/：网络训练时的输出
./runs/detect/exp2/0.mp4：网络预测效果(将
./weights/与./VOCdevkit/下载后放到项目文件下即可。)(
./runs/train/exp/与./runs/detect/exp2/0.mp4为示例效果，仅用于参考，不是项目运行所需文件)链接：https://pan.baidu.com/s/1AeuJjHp3QAg-6Eck0hvxww?pwd=1ked 提取码：1ked
网络训练
python train.py网络效果验证
python detect.py网络训练过程中，输出文件介绍
labels_correlogram.jpg
所有gt框xywh多变量联合分布直方图
出自
utils/plots.py中的plot_labels()于wandb可见，于本地项目目录可见
labels.jpg
所有gt框的类别分布、所有gt框形状、所有gt框的xy直方图、所有gt框的wh直方图
出自
utils/plots.py中的plot_labels()于wandb可见，于本地项目目录可见
train_batch0/1/2.png
训练阶段，前三个batch的图片分别拼接成一个4*4的mosaic大图并保存，并标注出gt框
出自
train.py中的plot_images()于wandb可见，于本地项目目录可见
results.txt
- 记录训练结果和验证结果
- 出自
train.py- 于本地项目目录可见
test_batch0/1/2_labels.jpg
- final_epoch，val验证时，前三个batch的图片及其gt_labels，拼成一个4*4大图并保存
- 出自
test.py中的Thread(target=plot_images, args=(img, targets, paths, f, names), daemon=True).start()- 于本地项目目录可见
test_batch0/1/2_pred.jpg
- final_epoch，val验证时，前三个batch的图片及其pred的结果，拼成一个4*4大图并保存
- 出自
test.py中的Thread(target=plot_images, args=(img, output_to_target(out), paths, f, names), daemon=True).start()- 于wandb可见，于本地项目目录可见
PR_curve.png
- final_epoch，val验证时，pr曲线
- 出自
test.py中的p, r, ap, f1, ap_class = ap_per_class(*stats, plot=plots, save_dir=save_dir, names=names)中的plot_pr_curve(px, py, ap, Path(save_dir) / 'PR_curve.png', names)- 于wandb可见，于本地项目目录可见
F1_curve.png
- 同上，F1_conf曲线
P_curve.png
- 同上，P_conf曲线
R_curve.png
- 同上，R_conf曲线
confusion_matrix.png
- final_epoch，val验证时，混淆矩阵
- 出自
test.py中的confusion_matrix.plot(save_dir=save_dir, names=list(names.values()))- 于wandb可见，于本地项目目录可见
result.png
- 训练结束后，将result.txt中的某些列的数据(10/14)，展示出来
- 出自
train.py中的plot_results()- 于wandb可见，于本地项目目录可见
其他内容：
所有gt框类别分布：train.py中的
tb_writer.add_histogram('classes', c, 0)
- 于tensorboard可见
Bounding Box Debugger/Images
- 在
test.py中进行测试时，当前的测试效果- 出自
test.py- 于wandb可见
train系列、val_metrics系列、val系列、param_x系列
- 在
train.py中，记录train和val时的各项指标变化- 出自
train.py- 于tensorboard和wandb可见
网络效果展示
关于数据标注
labelimg工具;
我们标出来的是.xml格式，左上角为(0, 0)，右下角为(width_max, height_max);
.xml中，width为横向长度，height为纵向长度。
.txt为经由.xml转换而来；
每一行代表一个标注框的数据;
每行5个数。第一个数为类别(0:hat, 1:person)；第二、三个数为中心点坐标的归一化值(width、height)；第四、五个数为宽高的归一化值(width、height)。
./VOCdevkit/VOC2007/：全部数据集，数量7581
./VOCdevkit/images/train/：训练集图片，数量5991
./VOCdevkit/images/val：验证集图片，数量15905991 + 1590 = 7581
github仓库
个人博客
wandb训练记录
https://wandb.ai/icarus_athena/YOLOv5/overview?workspace=user-icarus_athena
参考链接
感谢以上大佬的分享(如有遗漏请告知，我这边进行补充)