场景化应用实战系列四：基于 YOLO V5 的漫画人物检测

目录

一、目标设定

二、关键知识点梳理

三、案例讲解与实战操作

1. 数据准备与预处理

2. YOLO V5 模型训练

3. YOLO V5 模型推理

4. 模型评估

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一、目标设定

利用 YOLO V5 实现漫画人物检测，能够快速准确地定位漫画图像中的人物位置，为漫画分析、人物识别等应用提供技术支持。

二、关键知识点梳理

1. YOLO V5 模型特点

   • 简洁高效的网络结构，易于训练和部署。

   • 支持多尺度目标检测，能适应漫画中不同大小的人物。

2. 数据准备与预处理

   • 收集和标注漫画人物数据集。

   • 将图像和标注转换为 YOLO V5 所需的格式。

3. 模型训练与优化

   • 使用 YOLO V5 的配置文件进行模型训练。

   • 调整超参数以优化检测性能。

4. 模型评估与推理

   • 在测试集上评估模型的检测精度和速度。

   • 对漫画图像进行实时人物检测。

三、案例讲解与实战操作

1. 数据准备与预处理

import os
import shutil# 创建数据集目录结构
os.makedirs('dataset/images/train', exist_ok=True)
os.makedirs('dataset/images/val', exist_ok=True)
os.makedirs('dataset/labels/train', exist_ok=True)
os.makedirs('dataset/labels/val', exist_ok=True)# 将图像和标注文件分为训练集和验证集
def split_dataset(images_dir, labels_dir, train_ratio=0.8):image_files = os.listdir(images_dir)random.shuffle(image_files)split_index = int(len(image_files) * train_ratio)for i, img_file in enumerate(image_files):base_name = os.path.splitext(img_file)[0]img_src = os.path.join(images_dir, img_file)label_src = os.path.join(labels_dir, f"{base_name}.txt")if i < split_index:shutil.copy(img_src, os.path.join('dataset/images/train', img_file))shutil.copy(label_src, os.path.join('dataset/labels/train', f"{base_name}.txt"))else:shutil.copy(img_src, os.path.join('dataset/images/val', img_file))shutil.copy(label_src, os.path.join('dataset/labels/val', f"{base_name}.txt"))# 示例：分割数据集
split_dataset('path_to_images', 'path_to_labels')

2. YOLO V5 模型训练

import torch# 加载 YOLO V5 模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)# 设置训练参数
model.train(data='dataset.yaml',  # 数据集配置文件epochs=50,           # 训练轮数imgsz=640,          # 输入图像大小batch_size=16        # 批量大小
)

3. YOLO V5 模型推理

# 加载训练好的模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt')# 推理图像
results = model('path_to_image.jpg')# 显示结果
results.show()

4. 模型评估

# 在验证集上评估模型
metrics = model.val('dataset.yaml')
print(metrics)