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CSDN博客：手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-口罩检测-视频教程_dejahu的博客-CSDN博客
代码地址：YOLOV5-mask-42: 基于YOLOV5的口罩检测系统-提供教学视频 (gitee.com)
处理好的数据集和训练好的模型：YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型2000张标注好的数据+教学视频.zip-深度学习文档类资源-CSDN文库
先来看看我们要实现的效果，我们将会通过数据来训练一个口罩检测的模型，并用pyqt5进行封装，实现图片口罩检测、视频口罩检测和摄像头实时口罩检测的功能。
代码的下载地址是：[YOLOV5-mask-42: 基于YOLOV5的口罩检测系统-提供教学视频 (gitee.com)](https://github.com/ultralytics/yolov5)
不熟悉pycharm的anaconda的小伙伴请先看这篇csdn博客，了解pycharm和anaconda的基本操作
如何在pycharm中配置anaconda的虚拟环境_dejahu的博客-CSDN博客_如何在pycharm中配置anaconda
anaconda安装完成之后请切换到国内的源来提高下载速度 ，命令如下：
conda config --remove-key channels
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple首先创建python3.8的虚拟环境，请在命令行中执行下列操作：
conda create -n yolo5 python==3.8.5
conda activate yolo5实际测试情况是YOLOv5在CPU和GPU的情况下均可使用，不过在CPU的条件下训练那个速度会令人发指，所以有条件的小伙伴一定要安装GPU版本的Pytorch，没有条件的小伙伴最好是租服务器来使用。
GPU版本安装的具体步骤可以参考这篇文章：2021年Windows下安装GPU版本的Tensorflow和Pytorch_dejahu的博客-CSDN博客
需要注意以下几点：
- 安装之前一定要先更新你的显卡驱动，去官网下载对应型号的驱动安装
- 30系显卡只能使用cuda11的版本
- 一定要创建虚拟环境，这样的话各个深度学习框架之间不发生冲突
我这里创建的是python3.8的环境，安装的Pytorch的版本是1.8.0，命令如下：
conda install pytorch==1.8.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 # 注意这条命令指定Pytorch的版本和cuda的版本
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly # CPU的小伙伴直接执行这条命令即可安装完毕之后，我们来测试一下GPU是否
后面我发现了windows下更简单的安装方法，大家可以使用下面这个指令来直接进行安装，不需要下载之后再来安装
pip install pycocotools-windows
另外的话大家还需要安装程序其他所需的包，包括opencv，matplotlib这些包，不过这些包的安装比较简单，直接通过pip指令执行即可，我们cd到yolov5代码的目录下，直接执行下列指令即可完成包的安装。
pip install -r requirements.txt
pip install pyqt5
pip install labelme在yolov5目录下执行下列代码
python detect.py --source data/images/bus.jpg --weights pretrained/yolov5s.pt执行完毕之后将会输出下列信息
在runs目录下可以找到检测之后的结果
按照官方给出的指令，这里的检测代码功能十分强大，是支持对多种图像和视频流进行检测的，具体的使用方法如下：
python detect.py --source 0 # webcam
file.jpg # image
file.mp4 # video
path/ # directory
path/*.jpg # glob
'https://youtu.be/NUsoVlDFqZg' # YouTube video
'rtsp://example.com/media.mp4' # RTSP, RTMP, HTTP stream这里改成yolo的标注形式，之后专门出一期数据转换的内容。
数据标注这里推荐的软件是labelimg，通过pip指令即可安装
在你的虚拟环境下执行pip install labelimg -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple命令进行安装，然后在命令行中直接执行labelimg软件即可启动数据标注软件。
软件启动后的界面如下：
虽然是yolo的模型训练，但是这里我们还是选择进行voc格式的标注，一是方便在其他的代码中使用数据集，二是我提供了数据格式转化
标注的过程是：
1.打开图片目录
2.设置标注文件保存的目录并设置自动保存
3.开始标注，画框，标记目标的label，crtl+s保存，然后d切换到下一张继续标注，不断重复重复
labelimg的快捷键如下，学会快捷键可以帮助你提高数据标注的效率。
标注完成之后你会得到一系列的txt文件，这里的txt文件就是目标检测的标注文件，其中txt文件和图片文件的名称是一一对应的，如下图所示：
打开具体的标注文件，你将会看到下面的内容，txt文件中每一行表示一个目标，以空格进行区分，分别表示目标的类别id，归一化处理之后的中心点x坐标、y坐标、目标框的w和h。
4.修改数据集配置文件
标记完成的数据请按照下面的格式进行放置，方便程序进行索引。
YOLO_Mask
└─ score
├─ images
│ ├─ test # 下面放测试集图片
│ ├─ train # 下面放训练集图片
│ └─ val # 下面放验证集图片
└─ labels
├─ test # 下面放测试集标签
├─ train # 下面放训练集标签
├─ val # 下面放验证集标签这里的配置文件是为了方便我们后期训练使用，我们需要在data目录下创建一个mask_data.yaml的文件，如下图所示：
到这里，数据集处理部分基本完结撒花了，下面的内容将会是模型训练！
在models下建立一个mask_yolov5s.yaml的模型配置文件，内容如下：
模型训练之前，请确保代码目录下有以下文件
执行下列代码运行程序即可：
python train.py --data mask_data.yaml --cfg mask_yolov5s.yaml --weights pretrained/yolov5s.pt --epoch 100 --batch-size 4 --device cpu
训练代码成功执行之后会在命令行中输出下列信息，接下来就是安心等待模型训练结束即可。
根据数据集的大小和设备的性能，经过漫长的等待之后模型就训练完了，输出如下：
在train/runs/exp3的目录下可以找到训练得到的模型和日志文件
当然还有一些骚操作，比如模型训练到一半可以从中断点继续训练，这些就交给大家下去自行探索喽。
出了在博客一开头你就能看到的检测效果之外，还有一些学术上的评价指标用来表示我们模型的性能，其中目标检测最常用的评价指标是mAP，mAP是介于0到1之间的一个数字，这个数字越接近于1，就表示你的模型的性能更好。
一般我们会接触到两个指标，分别是召回率recall和精度precision，两个指标p和r都是简单地从一个角度来判断模型的好坏，均是介于0到1之间的数值，其中接近于1表示模型的性能越好，接近于0表示模型的性能越差，为了综合评价目标检测的性能，一般采用均值平均密度map来进一步评估模型的好坏。我们通过设定不同的置信度的阈值，可以得到在模型在不同的阈值下所计算出的p值和r值，一般情况下，p值和r值是负相关的，绘制出来可以得到如下图所示的曲线，其中曲线的面积我们称AP，目标检测模型中每种目标可计算出一个AP值，对所有的AP值求平均则可以得到模型的mAP值，以本文为例，我们可以计算佩戴安全帽和未佩戴安全帽的两个目标的AP值，我们对两组AP值求平均，可以得到整个模型的mAP值，该值越接近1表示模型的性能越好。
关于更加学术的定义大家可以在知乎或者csdn上自行查阅，以我们本次训练的模型为例，在模型结束之后你会找到三张图像，分别表示我们模型在验证集上的召回率、准确率和均值平均密度。
以PR-curve为例，你可以看到我们的模型在验证集上的均值平均密度为0.832。
如果你的目录下没有这样的曲线，可能是因为你的模型训练一半就停止了，没有执行验证的过程，你可以通过下面的命令来生成这些图片。
python val.py --data data/mask_data.yaml --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt --img 640最后，这里是一张详细的评价指标的解释清单，可以说是最原始的定义了。
模型的使用全部集成在了detect.py目录下，你按照下面的指令指你要检测的内容即可
# 检测摄像头
python detect.py --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt --source 0 # webcam
# 检测图片文件
python detect.py --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt --source file.jpg # image
# 检测视频文件
python detect.py --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt --source file.mp4 # video
# 检测一个目录下的文件
python detect.py --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt path/ # directory
# 检测网络视频
python detect.py --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt 'https://youtu.be/NUsoVlDFqZg' # YouTube video
# 检测流媒体
python detect.py --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt 'rtsp://example.com/media.mp4' # RTSP, RTMP, HTTP stream 比如以我们的口罩模型为例，如果我们执行python detect.py --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt --source data/images/fishman.jpg的命令便可以得到这样的一张检测结果。
可视化界面的部分在window.py文件中，是通过pyqt5完成的界面设计，在启动界面前，你需要将模型替换成你训练好的模型，替换的位置在window.py的第60行，修改成你的模型地址即可，如果你有GPU的话，可以将device设置为0，表示使用第0行GPU，这样可以加快模型的识别速度嗷。
替换之后直接右键run即可启动图形化界面了，快去自己测试一下看看效果吧
你可以通过这些方式来寻找我。
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