使用YOLOv5进行火焰和烟雾识别的完整指南

使用YOLOv5进行火焰和烟雾识别的完整指南

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/2401_88441190/article/details/145695875

在火灾预警和安全监控等领域，准确识别火焰和烟雾至关重要。本文将详细介绍如何使用YOLOv5这一流行的实时目标检测模型，对大规模火焰和烟雾数据集进行训练和检测。数据集包含16万张图像，涵盖高位摄像头、无人机拍摄、日常场景拍摄等多种场景，总计23GB。通过本文的步骤，读者可以掌握从环境配置到模型部署的完整流程。

1. 环境配置

首先确保安装必要的库：

pip install torch torchvision yolov5 opencv-python

如果您选择从头开始设置YOLOv5环境，可以参考官方仓库的指南进行安装：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

2. 数据准备

由于您的数据集提供了VOC和YOLO格式的标注信息，我们将直接使用YOLO格式的数据进行训练。假设您的数据结构如下：

/path/to/flame_smoke_dataset/
    ├── images/
    │   ├── train/
    │   │   ├── img1.jpg
    │   │   └── ...
    │   ├── val/
    │   │   ├── img1.jpg
    │   │   └── ...
    ├── labels/
    │   ├── train/
    │   │   ├── img1.txt
    │   │   └── ...
    │   ├── val/
    │   │   ├── img1.txt
    │   │   └── ...

每个 .txt 文件包含对应图像中所有火焰或烟雾实例的YOLO格式标注信息，格式为 class x_center y_center width height，其中坐标是归一化后的值。

3. 配置YOLOv5

创建一个YOLOv5的配置文件 data.yaml，定义数据集路径、类别等信息：

train: /path/to/flame_smoke_dataset/images/train/
val: /path/to/flame_smoke_dataset/images/val/
nc: 2  # 类别数量，这里是火焰和烟雾两类
names: ['flame', 'smoke']

4. 模型训练

使用预训练的YOLOv5模型进行微调：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data /path/to/data.yaml --weights yolov5s.pt

• --img 640：设置输入图像尺寸为640x640。
• --batch 16：设置批次大小为16，根据您的GPU内存调整这个值。
• --epochs 50：训练50个周期，可根据需要调整。
• --data：指定之前创建的 data.yaml 路径。
• --weights：使用YOLOv5的小型模型 yolov5s.pt 作为预训练权重。

5. 模型评估

在验证集上评估模型性能：

python val.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --data /path/to/data.yaml --img 640 --task val

这将输出包括mAP在内的各种评估指标，帮助您了解模型的表现。

6. 模型推理

对新图像进行预测：

python detect.py --source /path/to/test/image.jpg --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.25 --img 640

• --source：可以是单个图像、目录或者视频文件。
• --conf：设置置信度阈值，默认为0.25。
• --img：设置输入图像尺寸。

7. 进一步优化

• 数据增强：为了提高模型的泛化能力，可以在训练过程中应用更多的数据增强策略，如随机裁剪、翻转、色彩抖动等。
• 超参数调整：实验不同的学习率、批次大小、训练周期数等，找到最适合您数据集的配置。
• 集成学习：尝试结合不同架构或不同初始化的模型进行集成，通常可以获得更好的结果。

利用YOLOv5进行火焰和烟雾的识别。考虑到您的数据集覆盖了高位摄像头、无人机拍摄、日常场景拍摄、卫星拍摄以及CG等多种场景，这种多样性有助于训练出更加鲁棒的模型。不过，在实际应用中还需要注意数据平衡性、标注质量等问题，以确保最终模型的准确性。