yolo交通标志识别
时间: 2025-02-16 20:06:20 浏览: 50
### 使用YOLO实现交通标志识别
#### 准备工作
为了使用YOLO实现交通标志识别,需先准备数据集并安装必要的库。通常情况下,会选用公开的数据集如GTSRB(German Traffic Sign Recognition Benchmark),该数据集中包含了多种类别的交通标志图像。
#### 安装依赖项
确保环境中已安装Python以及PyTorch框架,因为YOLOv5官方版本是基于PyTorch构建的。可以通过pip命令来安装所需的包:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
```
接着克隆YOLOv5仓库到本地,并按照README中的指导完成其余依赖项的安装[^1]。
#### 数据预处理
收集或下载合适的交通标志图片作为训练样本,将其划分为训练集、验证集和测试集三部分。每张图片应配有对应的标签文件,描述其中各个交通标志的位置坐标及其所属类别编号。这些信息一般保存为txt格式的小文件,每一行代表一个对象实例的信息[x_center, y_center, width, height],单位均为相对比例而非绝对像素值[^3]。
#### 训练模型
调整配置文件`data.yaml`以匹配自定义数据集的具体情况,比如指定路径指向自己的train.txt,val.txt,test.txt;修改nc参数设置成实际拥有的分类数目。之后运行如下指令启动训练过程:
```bash
python train.py --epochs 50 --data data.yaml --weights yolov5s.pt
```
此操作将在GPU加速下迭代优化权重直至达到预定轮次结束,期间不断评估性能指标以便后续微调超参获取更优解法。
#### 测试与部署
当获得满意的检测器后,在新采集的真实世界场景里做最后检验。加载最优checkpoint并通过inferencing script预测未知输入源内的物体位置边界框及名称标签。对于生产环境下高效推理的需求,则考虑量化剪枝等压缩手段降低计算成本的同时保持精度不变甚至有所提升[^2]。
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