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机器学习AI算法工程 公众号：datayx
该项目是使用 YOLOv5 来训练在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用
代码及运行教程，训练模型，数据集 获取：
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安全帽
即可获取。
AI项目体验地址 https://loveai.tech
创建自己的数据集配置文件
因为我这里只是判断 【人没有带安全帽】、【人有带安全帽】、【人体】 3个类别 ，基于 data/coco128.yaml 文件，创建自己的数据集配置文件 custom_data.yaml
创建每个图片对应的标签文件
使用标注工具类似于 Labelbox 、CVAT 、精灵标注助手 标注之后，需要生成每个图片对应的 .txt 文件，其规范如下：
-
每一行都是一个目标
-
类别序号是零索引开始的（从0开始）
-
每一行的坐标
class x_center y_center width height格式 -
框坐标必须采用归一化的 xywh格式（从0到1）。如果您的框以像素为单位，则将
x_center和width除以图像宽度，将y_center和height除以图像高度。代码如下：
生成的
.txt
文件放置的名字是图片的名字，放置在 label 文件夹中，例如：
聚类得出先验框（可选）
选择一个你需要的模型
在文件夹 ./models 下选择一个你需要的模型然后复制一份出来，将文件开头的 nc =修改为数据集的分类数，下面是借鉴 ./models/yolov5s.yaml来修改的
开始训练
这里选择了 yolov5s 模型进行训练，权重也是基于 yolov5s.pt 来训练
其中，yolov5s.pt 需要自行下载放在本工程的根目录即可，下载地址 官方权重
看训练之后的结果
训练之后，权重会保存在 ./runs 文件夹里面的每个 exp 文件里面的 weights/best.py ，里面还可以看到训练的效果
侦测图片会保存在 ./inferenct/output/ 文件夹下
运行命令：
我这里使用的是 精灵标注助手 标注，生成了对应图片的 json 文件
侦测图片会保存在 ./inferenct/output/ 文件夹下
运行命令：
效果：在危险区域里面的人体会被 红色框 选出来
pip install onnx
执行生成
关于增加数据集分类的方法：
SHWD 数据集里面没有 person 的类别，先将现有的自己的数据集执行脚本生成 yolov5 需要的标签文件 .txt，之后再用 yolov5x.pt 加上 yolov5x.yaml ，使用指令检测出人体
python detect.py --save-txt --source ./自己数据集的文件目录 --weights ./weights/yolov5x.pt
yolov5 会推理出所有的分类，并在 inference/output 中生成对应图片的 .txt 标签文件；
修改 ./data/gen_data/merge_data.py 中的自己数据集标签所在的路径，执行这个python脚本，会进行 person 类型的合并
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