图像识别-模型训练各流程规范

最近项目需要图像识别，用yolov7来训练图像，本人总结了，图像训练的整个流程中需要注意的点，规范了自主训练集收集训练要求，包括拍摄要求，照片验收标准、打标签规范、打标签验收标准、拍摄速度、打标签速度、训练模型速度以及工作流程等，值得参考。 ### 图像识别模型训练流程规范详解 #### 一、引言 随着计算机视觉技术的不断发展，图像识别在各个领域中的应用越来越广泛。本文档旨在详细介绍使用YOLOv7进行图像识别模型训练的具体流程规范，包括自主训练集的收集与处理、照片拍摄与验收标准、标签标注规范与验收标准等内容。 #### 二、训练集的选择与调用 在开始模型训练前，首先需要准备充足的训练数据。根据需求，可以从全球开源可调用的训练集中选取合适的资源，例如参考网站：[https://blog.csdn.net/liujiandu101/article/details/80723803](https://blog.csdn.net/liujiandu101/article/details/80723803?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170573642216800226517656%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=170573642216800226517656&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-80723803-null-null.142^v99^pc_search_result_base4&utm_term=%E5%9B%BE%E5%83%8F%E8%AF%86%E5%88%AB%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%A6%81%E6%B1%82&spm=1018.2226.3001.4187)。此外，还可以根据项目需求自主收集训练集。 #### 三、自主训练集收集训练要求 自主收集训练集是确保模型准确性的关键步骤之一，需严格按照以下要求执行： ##### 1. 拍摄要求 - **照片数量**：对于同一物体，建议至少收集3000张照片。 - **角度覆盖**： - 同一角度下，需要远、中、近三个距离各拍摄80张以上的照片。 - 近景要求物体完全占据屏幕，远景则要求物体占据屏幕约九分之一的比例。 - 从不同距离拍摄4-9个不同的视角。 - **全方位拍摄**：完成一个角度后，调整角度20-30度继续拍摄，直到完成360度全方位覆盖。 - **场景选择**：尽可能拍摄单一场景，避免多个标签同时出现在一张照片中。 - **姿态多样性**：对于某些标签，如挖掘机的不同姿态，可以额外补充拍摄80张照片。 - **状态多样性**：对于有不同状态的对象，如灯的开关状态，应补充拍摄不少于50%的照片（至少1500张）。 ##### 2. 照片验收标准 - **数量充足**：每个标签至少3000张图片。 - **清晰无遮挡**：确保图片质量高，物体轮廓清晰可见。 - **非重复性**：图片之间不应高度相似，相似度应小于80%。 - **角度多样**：从各个角度和距离拍摄。 - **实物多样性**：对每个标签至少收集10个不同的实物样本。 ##### 3. 打标签规范 - **完整性**：确保每个标签都被标注出来，不得遗漏。 - **精确性**：标签框选必须精确，不能部分框选或框选过多。 - **独立性**：每个标签框只能框选一个物体，即使两个物体很接近也应分别框选。 - **一致性**：对同一类物体打标签的标准要保持一致。 - **质量控制**：当某个标签被遮挡严重时，该照片不宜用于训练。 ##### 4. 打标签验收标准 - **完整性**：确保照片中所有的标签物体都被框选出来。 - **精确性**：每个标签框只框选一个物体，且框选要完整。 - **一致性**：对于同一类物体的标签框大小应保持一致。 - **质量控制**：整张图片的所有标签均需符合验收标准。 #### 四、效率要求 ##### 1. 拍摄速度 - **一般速度**：一天内可以完成1-2个场景的拍摄，每个场景包含3000张图片。 - **具体速度**：实际拍摄速度需根据标签特性和实际环境调整。 - 对于常见的标签（如灭火器），拍摄速度较快。 - 对于特定环境下的标签（如施工升降机），可能需要更多时间和努力。 ##### 2. 打标签速度 - **一般要求**：打标签速度取决于照片数量和个人经验。 - **具体要求**：根据实际情况灵活调整，确保质量和效率。 #### 五、结语 通过遵循上述规范，可以有效提高图像识别模型的训练效果和准确性。这些规范不仅适用于YOLOv7模型，也可以应用于其他图像识别模型的训练过程中。希望这些规范能帮助您更好地完成图像识别项目的开发工作。