yolov5训练灰度图
时间: 2025-05-01 19:36:42 浏览: 59
### YOLOv5 灰度图像训练配置
YOLOv5 是一种先进的目标检测算法,支持多种输入数据格式。对于灰度图像的处理,可以通过调整网络结构和数据预处理来实现。
#### 数据集准备
为了使 YOLOv5 支持灰度图像,需要对原始数据集进行转换。通常情况下,YOLOv5 默认接受 RGB 图像作为输入。因此,在加载数据之前,需将灰度图像扩展到三通道形式[^4]:
```python
import cv2
import numpy as np
def load_image(image_path):
img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 加载灰度图像
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 转换为三通道
return img
```
此方法可确保模型能够正常接收灰度图像而不报错。
#### 修改配置文件
在 `data.yaml` 文件中定义数据集路径和其他参数时,无需特别修改以适应灰度图像。但是,可以在自定义的数据增强脚本中加入上述灰度转三通道逻辑[^5]。
#### 模型结构调整
默认情况下,YOLOv5 的第一个卷积层期望输入具有三个颜色通道 (RGB)。要适配单通道灰度图像,可以手动更改模型的第一层卷积核数量从 3 到 1。具体操作如下:
打开 `models/yolov5s.yaml` 或其他所选模型架构文件,找到首个卷积层并将其输入通道数设置为 1:
```yaml
# models/yolov5s.yaml
nc: 80 # 类别数目
depth_multiple: 0.33 # 深度倍率因子
width_multiple: 0.50 # 宽度倍率因子
backbone:
[[-1, 1, Conv, [1, 16, 3, 1]], ... ] # 将原输入通道数由 3 更改为 1
```
完成以上改动后重新运行训练命令即可应用新的模型结构[^6]。
#### 开始训练过程
启动训练前确认已安装最新版本 PyTorch 和 Ultralytics 提供的官方仓库代码库。执行下列指令开始基于灰度图片的目标检测任务学习流程:
```bash
!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --cfg models/yolov5s_gray.yaml --weights ''
```
注意这里指定了新创建的支持单一色彩平面输入的 `.yaml` 配置文档以及清除了初始权重以便于全新初始化整个神经网络体系结构[^7]。
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