基于Faster R-CNN的安全帽目標檢測
向AI轉(zhuǎn)型的程序員都關(guān)注了這個號???
機器學習AI算法工程?? 公眾號：datayx
訓練模型前的準備
A.數(shù)據(jù)準備
數(shù)據(jù)的標注仍然采用VOC格式的數(shù)據(jù)標注形式，如果是其他的標注形式比如COCO請自行實現(xiàn)相關(guān)代碼。將數(shù)據(jù)最終轉(zhuǎn)化為如下形式：
path_filename, x1, y1, x2, y2, class_name
格式說明
代碼及運行教程，數(shù)據(jù)集??獲?。?/span>
關(guān)注微信公眾號 datayx ?然后回復??安全帽? 即可獲取。
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可以運行如下代碼實現(xiàn)數(shù)據(jù)集的準備工作:
python3 ./data/data_pro.py將在./data文件夾下生成annotation.txt文件，這樣訓練數(shù)據(jù)的準備工作即完成。
B.配置文件準備
根據(jù)自己的訓練集和訓練任務(wù)修改./keras_frcnn/config.py的配置文件,相關(guān)參數(shù)的解釋和配置如下：
訓練模型
預(yù)訓練模型的下載地址：https://github.com/fchollet/deep-learning-models
Shell下運行：
python3 train_frcnn.py --path="./data/annotation.txt" --network="vgg" --input_weight_path="./pre_train/vgg16_weights_tf_kernels_notop.h5"
windows下直接運行我們寫好的批處理文件：
run_train.bat模型預(yù)測
將需要測試的圖像和視頻拷貝到./new_test文件夾
A.單張圖像推斷
Shell下運行：
python3 test_frcnn.py --path="./new_test"
windows下直接運行我們寫好的批處理文件：
run_inference.bat
B.視頻推斷
Shell下運行：
python3 test_frcnn_video.py --path="./new_test/test_video.mp4"
windows下直接運行我們寫好的批處理文件：
test_video.bat效果展示
基于yolo5工地安全帽和禁入危險區(qū)域識別系統(tǒng),附數(shù)據(jù)集
基于PyTorch+YOLOv4的口罩佩戴檢測，附數(shù)據(jù)集
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