YOLOv5-7.0实现中文标签训练及检测框显示

YOLOv5-7.0实现中文标签训练及检测框显示

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/zjdwindows/article/details/138199992

YOLOv5在进行目标检测时，如何用中文标签进行训练以及如何在检测框上显示中文标签，下面一步一步分享给大家实现步骤：

1. 该方法是以中文标签进行训练，然后并以中文标签进行检测。确保yaml文件的标签是中文

2. 在utils文件夹中的plots.py文件,在文件前面添加如下代码：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

3. 继续在utils文件夹中的plots.py文件中找到class Annotator这个类函数，将其中的字体改为中文字体（绝对路径），再将pil=False改为True。建议将字体文件直接放在主目录下

4. 在utils/metrics.py文件前面添加如下代码

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

5. 在utils/general.py文件修改def yaml_load

with open(file, errors='ignore', encoding='gbk',) as f:

6. 修改train.py文件，具体如图：

7. 上述步骤修改完成以后，就可以进行运行train.py文件进行训练了。此时完成了用中文标签进行训练的过程

8. 当权重文件训练出来以后，用detect.py文件进行检测时会发现程序报如下错误
   ‘FreeTypeFont‘ object has no attribute ‘getsize‘
   此时一定不要听网上的解决办法，去降低pillow的版本，这样会导致train.py文件无法执行。
   一定要按照如下方法去替代getsize。
   打开utils文件夹中的plots.py文件，更改前程序如图所示
   更改后程序如图所示：

9. 最后修改 detect.py文件，将def run 函数的权重文件和def parse_opt函数的权重文件，全部换成自己的训练出来的权重文件。

10. 以上就完成了中文标签检测程序的设置，最后的检测效果如下所示：

本文原文来自CSDN