使用已有训练集

1. 下载 https://pan.baidu.com/s/15GSPiJ59dg4kNyUch6W5Xw 提取码 wja4， 先下载口罩的训练集。
2. 解压训练集，修改训练集中的 data.yaml，把里面的 train 和 val 这两个目录修改为从 yolov5 的 train.py 出发的路径。
3. 把 yolov5 中的 models/yolov5s.yaml 复制到训练集下面，修改里面的 nc 数值为 2，和训练集的 class number 匹配。
4. python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 300 --data ../dataset/Mask_Wearing.v1-416x416-black-padding.yolov5pytorch_2/data.yaml --cfg ../dataset/Mask_Wearing.v1-416x416-black-padding.yolov5pytorch_2/yolov5s.yaml --weights '' --workers 1 开始训练。 提示有包没有，安装 pip install tensorboard
5. 发现报错，OSError: [WinError 1455]，然后修改 batch 数值，改为 4，就可以了。python train.py --img 640 --batch 4 --epochs 300 --data ../dataset/Mask_Wearing.v1-416x416-black-padding.yolov5pytorch_2/data.yaml --cfg ../dataset/Mask_Wearing.v1-416x416-black-padding.yolov5pytorch_2/yolov5s.yaml --weights '' --workers 1. 参考: https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/3182
   https://blog.csdn.net/mr_wei_/article/details/111407093
6. 训练后的模型在 runs\detect\exp \weights\best.pt 可以直接拿来用。
7. 测试 python detect.py --weight runs\train\exp3\weights\best.pt --source ..\dataset\Mask_Wearing.v1-416x416-black-padding.yolov5pytorch_2\test\images\126202-untitled-design-13_jpg.rf.56b50d413464989bb2232448a8fbb915.jpg 输出在 runs\detect 下面。

参考:

https://www.bilibili.com/video/BV1Pf4y1R7wD/?spm_id_from=autoNext
https://xugaoxiang.com/2020/07/02/yolov5-training

自己标记

1. 下载 coco128, https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/coco128.zip
   参考: https://www.gitmemory.com/issue/ultralytics/yolov5/12/757330226

参考:

https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data

转换模型

1. pip install coremltools>=4.1 onnx>=1.9.0 scikit-learn==0.19.2 安装报错，没有 msvc, 和相应的库。
2. 下载 https://support.microsoft.com/en-us/topic/the-latest-supported-visual-c-downloads-2647da03-1eea-4433-9aff-95f26a218cc0, 只要 Build Tools for Visual Studio 就可以了，不需要 visual studio 整个安装。安装好后，把 C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\BuildTools\VC\Tools\MSVC\14.29.30037 加入环境变量 MSVC，然后把 %MSVC%\bin\Hostx64\x64 加入环境变量 PATH里面即可。 参考: https://blog.csdn.net/qq_38204686/article/details/108493511
   https://blog.csdn.net/a517858177/article/details/114525735
   https://blog.csdn.net/kaige_zhao/article/details/80315697
3. 需要安装 libgcc, libquadmath, musl, libgfortran, lapack-dev 库 参考: https://github.com/scipy/scipy/issues/9481
4. 转换 参考: https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/251

参考:

https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/251
https://zhuanlan.zhihu.com/p/358176744

参考:

• yolov5 支持的可下载的数据集可以在 data/scripts 下面找到，一个脚本对应一个数据集。
• https://www.jianshu.com/p/9205a2ca823c
• https://blog.csdn.net/qq_36756866/article/details/109111065
• https://blog.csdn.net/weixin_48994268/article/details/115282688
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/172121380
• https://github.com/ultralytics/yolov5
• https://blog.csdn.net/qq_43741312/article/details/96994243
• https://blog.csdn.net/Leo_whj/article/details/109736449