标签：定位 yolov5 py 训练 文件 YOLO 印章 链接

目标：实现图片中的印章检测定位

方法：yolov5  关于YOLO的使用可参见此文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/497678933，本人参照此文学习的

写此文章为了记录使用中的注意事项

1、YOLO的环境搭建参加方法中的链接（建议使用GPU）

2、YOLO的代码参见方法中的代码链接

3、图片标注：

　　3.1、下载labelimg工具，，本人从GitHub上将代码下载到本地https://github.com/tzutalin/labelImg，本地使用labelimg参见链接https://blog.csdn.net/qq_43332829/article/details/123769145，此链接介绍了labelimg的使用；

　　3.2、以本人定位印章的目标为例，该方法实现了在图片中标记印章的位置，生成xml文件

　　3.3、对于上一步生成的xml文件，使用方法的链接中提到的xmltxt.py，转化为yolo格式

4、执行方法链接的第5步，修改YOLO配置文件，models/yolov5s.yaml文件，以及data/voc.yaml

5、注意修改外层的train.py文件，注意修改下图位置信息。

6、然后执行python train.py即可进行模型训练

注意：1、训练时结果在runs/train文件夹下，

           2、训练的epochs数量影响训练的结果，适当调整epochs数量，条件允许可以尝试找个一个合适的 epochs数量，以实现最优的训练效果

7、执行外层的detect.py，执行前注意修改detect.py文件，如下图，修改自己训练好的模型文件夹exp3，此文件按自己的实际训练情况设定

标签：定位,yolov5,py,训练,文件,YOLO,印章,链接
来源： https://www.cnblogs.com/liuffblog/p/16425663.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。