yolov5人脸识别模型
时间: 2025-05-18 11:08:24 浏览: 28
### YOLOv5用于人脸识别模型的教程
YOLOv5 是一种高效的实时目标检测框架,可以应用于多种场景的人脸识别任务。以下是基于提供的引用内容以及专业知识整理的一份详细的 YOLOv5 人脸识别模型使用教程。
#### 数据准备
为了训练一个人脸识别模型,首先需要准备好数据集并将其转换为适合 YOLOv5 的格式。通常使用的公开人脸数据集之一是 **WIDER Face** 数据集[^1]。
- 下载 WIDER Face 数据集及其注释文件,并解压至指定目录。
- 将数据集路径替换为实际存储路径后,在 `data` 文件夹下运行以下命令以完成数据格式转换:
```bash
python3 train2yolo.py /path/to/original/widerface/train /path/to/save/widerface/train
python3 val2yolo.py /path/to/original/widerface/val /path/to/save/widerface/val
```
上述脚本会将原始标注文件转换为适用于 YOLOv5 的标签格式。
---
#### 配置与训练
配置好数据集之后,可以通过修改 YAML 配置文件来定义数据结构和类别数。对于人脸识别任务,默认情况下只需设置单个人脸分类即可。创建或编辑如下所示的 `widerface.yaml` 文件:
```yaml
train: ../datasets/widerface/images/train/
val: ../datasets/widerface/images/val/
nc: 1 # 类别数量 (仅有人脸类)
names: ['face'] # 类别的名称列表
```
接着执行以下命令启动多 GPU 并行训练过程(假设有四张显卡可用):
```bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1,2,3" python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 \
--data data/widerface.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt
```
此命令中的参数解释如下:
- `--img`: 输入图像尺寸(推荐值为 640×640)
- `--batch`: 批量大小
- `--epochs`: 总迭代轮次
- `--cfg`: 模型架构配置文件路径
- `--weights`: 初始化权重文件路径(可选预训练权重)
通过这些操作,能够高效地利用现有资源完成模型训练。
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#### 测试与评估
当训练结束后,需对生成的最佳权重进行测试评价其性能表现。进入项目根目录下的子文件夹 `widerface_evaluate` 中运行下面这条指令来进行正式评测:
```bash
python3 evaluation.py
```
该工具依据标准指标计算 mAP 值等统计结果,从而衡量当前算法优劣程度。
---
#### 推理与部署
最后一步是在真实环境中运用所学得的知识解决问题——即实现端到端的应用程序开发工作流。加载已保存下来的 checkpoint 权重文件作为输入源,调用预测接口处理任意给定的新样本图片素材;最终呈现出带有标记框线圈住的目标对象轮廓图样效果展示出来供用户观察确认无误为止[^3]。
示例代码片段如下所示:
```python
import torch
from PIL import ImageDraw, ImageFont
from utils.general import non_max_suppression
def detect_faces(image_path, model_weights='best.pt'):
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=model_weights).to(device)
img = cv2.imread(image_path)[..., ::-1]
results = model(img) # Perform inference on the image.
detections = results.pandas().xyxy[0].values.tolist()
draw = ImageDraw.Draw(Image.open(image_path))
font = ImageFont.truetype("/usr/share/fonts/truetype/freefont/FreeMono.ttf", size=20)
for det in detections:
bbox = list(map(int, det[:4]))
conf = round(det[4], 2)
label = f"{conf}"
draw.rectangle(bbox, outline=(255, 0, 0), width=2)
draw.text((bbox[0]+5,bbox[1]-20),label,(255,0,0),font=font)
detect_faces('/path/to/test/image.jpg')
```
以上就是完整的流程介绍,涵盖了从零构建直至实战演练整个环节所需掌握的核心要点。
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