1. voc2yolo_and_divide.py 将数据集从xml格式转化为yolo格式（txt）并划分为训练集和测试集；
2. yolo2voc.py 将数据集标注从txt格式转化为xml格式；
3. 所有工作参照博客 https://blog.csdn.net/kushe123/article/details/113702225 完成；https://ankiima.github.io/2022/07/04/mask/#more是个人详细记录教程；
4. train文件夹包括训练中结果，未完全训练完成；
5. 其他文件为修改好的配置文件，参照博客进行修改；
6. 最终使用detect.py进行验证，输入流可以是摄像头（0），也可以是图片路径；
7. 简单来说首先将数据集从txt转换为xml，更加规范，然后再使用xml信息直接转换为txt的训练集和测试集，最后就完成了数据集的划分，复制到yolo项目中即可训练；
8. 当然，如果需要自己使用，路径要重新修改，参照博客；
YOLO实现的口罩佩戴检测，详细过程及数据集+源代码+文档说明
版权申诉
138 浏览量
2023-12-28
01:35:32
上传
评论
收藏 28.14MB ZIP 举报
mask-detect-YOLOv5s-main.zip （99个子文件） 
mask-detect-YOLOv5s-main train exp2 
results.txt 2KB
opt.yaml 693B events.out.tfevents.1656511923.LAPTOP-HI8C47F9.31108.0 12KB hyp.yaml 383B
train_batch0.jpg 271KB train_batch1.jpg 271KB train_batch2.jpg 263KB labels_correlogram.jpg 232KB labels.jpg 171KB data_mask.yaml 570B weights yolov5s.pt 14.11MB download_weights.sh 277B data data_mask.yaml 570B coco128.yaml 2KB argoverse_hd.yaml 849B hyp.finetune.yaml 846B mask.yaml 570B coco.yaml 2KB images zidane.jpg 165KB bus.jpg 476KB voc.yaml 729B hyp.scratch.yaml 2KB scripts get_argoverse_hd.sh 2KB get_voc.sh 4KB get_coco.sh 963B LICENSE 34KB hubconf.py 5KB utils __init__.py 0B google_utils.py 5KB loss.py 9KB metrics.py 9KB aws __init__.py 0B userdata.sh 1KB mime.sh 780B resume.py 1KB autoanchor.py 7KB general.py 25KB wandb_logging __init__.py 0B log_dataset.py 819B __pycache__ wandb_utils.cpython-37.pyc 11KB __init__.cpython-37.pyc 168B wandb_utils.py 16KB activations.py 2KB google_app_engine Dockerfile 821B app.yaml 173B additional_requirements.txt 105B plots.py 18KB datasets.py 44KB __pycache__ general.cpython-37.pyc 20KB plots.cpython-37.pyc 16KB datasets.cpython-37.pyc 33KB autoanchor.cpython-37.pyc 6KB google_utils.cpython-37.pyc 3KB metrics.cpython-37.pyc 7KB torch_utils.cpython-37.pyc 11KB __init__.cpython-37.pyc 154B loss.cpython-37.pyc 6KB torch_utils.py 12KB models_mask.yaml 1KB yolo2voc.py 6KB Dockerfile 2KB voc2yolo_and_divide.py 5KB yolov5s.pt 14.11MB requirements.txt 599B models hub yolov5x6.yaml 2KB anchors.yaml 3KB yolov5-p2.yaml 2KB yolov5-panet.yaml 1KB yolov5s6.yaml 2KB yolov3.yaml 1KB yolov5-p6.yaml 2KB yolov5-p7.yaml 2KB yolov5l6.yaml 2KB yolov5m6.yaml 2KB yolov3-spp.yaml 1KB yolov3-tiny.yaml 1KB yolov5-fpn.yaml 1KB yolov5s-transformer.yaml 1KB __init__.py 0B export.py 4KB yolov5m.yaml 1KB models_mask.yaml 1KB yolov5s.yaml 1KB yolov5l.yaml 1KB mask.yaml 1KB common.py 17KB experimental.py 5KB __pycache__ yolo.cpython-37.pyc 10KB experimental.cpython-37.pyc 6KB __init__.cpython-37.pyc 155B common.cpython-37.pyc 19KB yolov5x.yaml 1KB yolo.py 12KB detect.py 8KB train.py 34KB __pycache__ test.cpython-37.pyc 11KB test.py 17KB tutorial.ipynb 385KB readme.txt 899B资源评论
