使用YOLOV5对仪表火焰地陷目标检测完整流程3/3

最后的训练和预测过程

1.在train.py中配置训练参数

规定好种类和默认权重，我们就可以训练了。训练结束后：在train文件夹的weight文件夹下面，会出现best最好权值和last最后一轮的权值：

我们一般用最好的权值。

2.在detect.py中配置参数并实现图像检测：

配置好我们刚刚训练得到的权值，和c盘随机一张不属于训练集和测试集的新火焰图片。运行尝试进行识别：

结果存在detect下的exp6：

成功识别火焰！
我们再试试地陷，随便再找一个新图片：

可以看到 我们成功识别出了地陷，把旁边的警示牌错误的识别成了火焰，哈哈哈~。至此，整个项目就完成了！如果想要更好的效果，是需要大量的素材和更多的迭代次数的，小康这里只为记录实现此项目的整个流程。欢迎各位友友们改进。项目代码及环境包已经打包在下方：
链接：https://pan.baidu.com/s/1Q07jUqGJXW6IqL7BbONnpg?pwd=2zhy
提取码：2zhy