此项目拷了yolov5,在它的基础上修改
| code | desciption |
|---|---|
| detect.py | 原版推理代码 |
| realsense detect.py | 原版 + 自注释 |
| realsense ellipse.py | YOLO + ellipse Pose Estimation |
| realsense geometry.py | 给ellipse服务的几何计算模块 |
| ./utils/dataloader.py | source 参数为666时使用realsense |
realsense_ellipse_debug.py及其对应的geometry模块应该功能比较完整(这里的或者xmate control里面实现的是最终版本)- 其它
realsense_ellipse_*是一些辅助脚本
准备: 先接上一个realsense;切换到当前目录;conda环境为yolov5
exp6最新,效果较好
$ python realsense_detect.py --source 666 --weight runs/train/exp3/weights/best.pt --conf 0.7视频例子
$ python3 realsense_ellipse.py --source /home/robot/developEye/test_video/0825_2.avi --weight runs/train/exp5/weights/best.pt --conf 0.7 目前调整分辨率须修改dataloader,同时要改geometry来换内参
准备: 先接上一个摄像头,不能是realsense;切换到当前目录;conda环境为yolov5
$ python detect.py --source 0 --weight runs/train/exp3/weights/best.pt --conf 0.7**参数:**source指定摄像头,weight是模型参数,conf是置信度阈值
- 格式
举例来说,要用
real_eye训练集训练,以此为根目录,../datasets中放置名为real_eye的文件夹,其中包括训练、验证、测试; 还需要在./data中写一份.yaml文件,可以参照real_eye.yaml; 上述说得简略,详情见此处Option2; 训练运行指令为
$ python train.py --img 640 --epochs 100 --data real_eye.yaml --weights yolov5s.pt结果在./runs中,运行参照运行方法部分
更多详情参照yolov5官方文档