yolov5火焰

### YOLOv5用于火焰检测的实现方法 YOLOv5 是一种高效的实时目标检测框架，适用于多种场景的目标识别任务。对于火焰检测这一特定领域，可以采用以下方式构建模型并训练数据。 #### 数据准备 为了完成火焰检测的任务，需要收集标注好的火焰图像数据集。如果没有现成的数据集可用，则可以通过网络爬虫抓取图片或者拍摄实际环境中的火焰视频片段来获取原始素材[^1]。随后利用工具如 LabelImg 对这些图片进行边界框标注，生成 XML 文件或 COCO JSON 格式的标签文件作为后续输入给 YOLOv5 的基础材料之一[^2]。 #### 安装依赖项与配置环境 首先克隆官方仓库到本地机器上，并按照 README.md 中指示安装必要的 Python 库版本以及 PyTorch 框架等相关组件以支持 GPU 加速运算能力提升效率效果更佳[^3]: ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` #### 调整超参数设置 打开 `yolov5/data/hyps` 下对应类别数量修改路径下的 YAML 配置文档，在其中定义好自己的自定义分类数目即为一（因为只针对单一类型的物体——火苗做判断），同时调整其他影响性能表现的关键数值比如学习率初始值大小等等[^4]： ```yaml # Hypers for custom dataset (flames only) lr0: 0.01 # Initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3) lrf: 0.2 # Final OneCycleLR learning rate (fraction of lr0) momentum: 0.937 # SGD momentum/Adam beta1 weight_decay: 0.0005 # optimizer weight decay warmup_epochs: 3.0 # Warmup epochs (fractions ok) warmup_momentum: 0.8 # Warmup initial momentum warmup_bias_lr: 0.1 # Warmup initial bias lr box: 0.05 # Box loss gain cls: 0.3 # Class loss gain obj: 1.0 # Objectness loss gain (scale with pixels) anchor_t: 4.0 # Anchor threshold ... nc: 1 # Number of classes names: ['fire'] # List of class names ``` #### 开始训练过程 当一切准备工作就绪之后就可以执行命令启动正式的学习流程了；这里假设已经把整理完毕后的资料放置到了指定目录结构当中去[^5]： ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data fire_dataset.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --name yolo_fire_detection_run_1 ``` 上述脚本里包含了几个重要选项解释如下： - **--img**: 输入分辨率尺寸，默认情况下建议保持原样除非有特殊需求； - **--batch**: 批次规模大小取决于显存容量限制情况而定； - **--epochs**: 总共迭代次数依据实际情况灵活增减； - **--data**: 自己创建描述该专题项目所需信息的 .yaml 文档名称； - **--cfg**: 使用预设的基础架构模板继续扩展改进功能特性； - **--weights**: 如果希望加载已有的权重文件则填入相应地址链接字符串形式表示出来即可，否则留空代表随机初始化参数开始探索未知空间寻找最优解的过程[^6]。 #### 测试验证成果质量如何？ 最后一步便是评估所得到的新版探测器究竟具备怎样的精确度水平能否满足预期用途标准的要求？通过运行 predict 方法传入测试样本集合便可直观看到预测结果可视化图形展示界面[^7]： ```python from utils.general import check_img_size from datasets import LoadImages import torch device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load('runs/train/exp/weights/best.pt', map_location=device) stride = int(model.stride.max()) # model stride imgsz = check_img_size(640, s=stride) dataset = LoadImages(source='test_images/', img_size=imgsz, stride=stride) for path, img, im0s, vid_cap in dataset: pred = model(img.to(device), augment=False)[0] ... ```