YOLOv5高精度非机动车驾驶检测训练资源

简介

本资源文件提供了使用YOLOv5训练高精度非机动车驾驶检测模型的完整流程和所需数据集。该模型专门用于检测驾驶中的非机动车（如电动车、摩托车、自行车和三轮车），适用于监控场景下的目标检测任务。

数据集

数据集包含超过5000张图片和20000个目标框标注，涵盖了电动车、摩托车、自行车和三轮车等多种非机动车类型。数据集经过精心筛选，适用于监控下的非机动车驾驶检测。

训练流程

1. 数据准备：

   • 数据集包含XML标注文件和图片文件。
   • 使用代码将XML标注文件转换为YOLO格式。

2. 数据划分：

   • 将数据集划分为训练集、验证集和测试集。

3. YOLOv5训练：

   • 配置YOLOv5运行环境。
   • 创建YOLOv5的配置文件（如Nonvehicle.yaml）。
   • 使用预训练权重进行训练。

4. 模型评估：

   • 训练结束后，评估模型在测试集上的表现。
   • 通过可视化效果验证模型的检测精度。

使用说明

1. 下载数据集：

   • 下载提供的百度云链接中的数据集和代码。

2. 配置环境：

   • 确保已安装YOLOv5运行所需的环境。

3. 训练模型：

   • 按照训练流程进行数据准备、划分和训练。

4. 评估模型：

   • 使用测试集评估模型性能，并进行可视化验证。

注意事项

• 数据集中包含大量小目标，因此模型的mAP精度可能不会特别高，但可视化效果较好。
• 训练过程中请确保数据集和代码的完整性，避免因数据缺失或错误导致训练失败。

贡献

欢迎对本资源文件进行改进和优化，提交Pull Request或Issue以帮助改进该项目。

许可证

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下载链接

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