【源码】基于YOLOv5的小鼠目标检测与语义分割工具

项目简介

本项目是基于YOLOv5框架开发的小鼠目标检测与语义分割工具。针对小鼠的检测和分割任务进行了专门优化，涵盖从环境配置、数据集制作、模型训练到模型使用的完整流程。支持GPU加速训练，还提供预训练模型和训练好的模型，方便用户快速上手。

项目的主要特性和功能

1. 环境配置：可配置支持GPU加速的Python环境，安装PyTorch、YOLOv5等依赖库。
2. 数据集制作：利用LabelMe工具进行数据标注，能将标注数据转换为YOLO格式。
3. 模型训练：支持目标检测和语义分割模型训练，提供预训练及训练好的模型。
4. 模型使用：可对图片、视频和目录下文件进行检测，支持目标检测与语义分割。
5. 调试支持：提供常见错误（如CUDA内存不足、权限错误等）的解决方案。

安装使用步骤

1. 环境配置

bash conda create -n yolo5 python==3.10 conda activate yolo5 pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 pip install pycocotools cd yolov5 pip install -r requirements.txt pip install labelme # 可选，用于数据标注

2. 数据集制作

• 用LabelMe工具标注数据，通过提供的脚本将标注数据转为YOLO格式。
• 解压标注好的数据集，放入指定目录，修改配置文件中的路径。

3. 模型训练

bash python train.py --epoch 1000 --batch-size 16 # 可根据实际情况调整参数 python segment/train.py # 语义分割训练

4. 模型使用

• 检测图片文件： bash python detect.py --weights pts/best_withtail.pt --source file.jpg
• 检测视频文件： bash python detect.py --weights pts/best_withtail.pt --source file.mp4
• 检测目录下的文件： bash python detect.py --weights pts/best_withtail.pt --source path
• 语义分割： bash python segment/predict.py --weight pts/best_seg.pts --source path

5. 调试说明

• CUDA内存不足：减小batch size或调整PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF参数。
• 权限错误：使用绝对路径。
• 页面文件太小：增加虚拟内存。

按照以上步骤，用户可快速完成环境配置、数据集制作、模型训练和使用，进行小鼠的目标检测与语义分割。

下载地址

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