【目标检测】YOLO v5 打电话手机目标检测模型

YOLO v5 打电话手机目标检测模型：计算机配置、制作数据集、训练、结果分析和使用

• 前言
• 相关连接（待续）
• 一、计算机配置
• • pytorch安装-GPU版本
  • pycocotools的安装
• 二、YOLO v5下载
• 三、模型使用
• • 获取数据集
  • 更改train.py文件
  • 模型权重
• 四、吸烟视频检测效果
• 总结

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前言

YOLO v5模型简单易上手好用，电话/手机图片检测、视频检测及场地摄像头实时监测。
YOLO v5 优点：

1. 可识别视频帧数高。
2. 技术成熟，有现成模型和操作界面。
3. 操作简单。

打电话/手机行为识别：

1. 实时监测。
2. 离线监测。
3. 毕设需求。
4. 项目落地。

打电话/手机目标检测痛难点：

1. 形状：手机小，在图像中所占比例小，难捕捉。
2. 接打电话，异常难捕捉。
3. 手机数据集：目前网上没有现成的已label好的手机数据集，需自己手动标注。

所以需要收集并制作大量的手机图片数据集，同时选择合适的算法模型，以提高目标检测准确率。

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相关连接（待续）

（1）本文视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1S5411Q7Zi/
（2）JSON文件转换成YOLO标注格式txt的python脚本：https://item.taobao.com/item.htm?ft=t&id=679809896516
（3）打电话/手机检测项目YOLO格式数据集7851张图片：https://item.taobao.com/item.htm?ft=t&id=680794459408
（4）YOLO v5 打电话.手机行为识别检测项目模型代码、模型权重及Windows界面：https://item.taobao.com/item.htm?ft=t&id=680787091403

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一、计算机配置

pytorch安装-GPU版本

pytorch有gpu版本和cpu版本，图片识别最好（必须）使用GPU版本，前提是电脑有GPU。GPU版本安装的具体步骤可以参考这篇文章：GPU版本安装。

pycocotools的安装

pip install pycocotools-windows

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二、YOLO v5下载

YOLO v5模型官网，有具体的使用说明和介绍。视频识别帧数杠杠的！但这官网YOLO v5 包没有设计Windows界面。

目前官网YOLO v5 包里训练模型主要有v5s、v5m、v5l、v5x，对GPU要求依次增加，其中v5x对GPU要求异常高。

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三、模型使用

获取数据集

首先写个python脚本将JSON文件中的标注信息转换成YOLO格式（即TXT标注信息）。制作好的电话数据集YOLO格式数据集文件如图所示。

images文件包括train、test和val三个文件。

images文件里的分类和数量必须和labels文件相对应。如有需要吸烟检测项目YOLO格式数据集可直接下载，该数据集有6400+张图片。

更改train.py文件

train.py文件修改部分如下图，修改的参数很少，简单易上手，对小白很友好。

本文使用的是YOLO v5s配置文件，预训练模型也是YOLO v5s模型，使用GPU计算，迭代次数为50，训练时间很长，很辛苦！若更改迭代次数为100或更改为更大的模型，训练耗时更长！

应广大网友需求也训练了YOLO v5m和和YOLO v5l的模型权重。

模型权重

使用GPU训练模型，训练几十个小时。结果迭代过程损失如图，可以看出，训练结果还是很好的，mAP值可达0.7以上。

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四、吸烟视频检测效果

目标检测YOLOv5手机/电话检测视频检测

直接使用上述YOLO v5s 模型权重，载入Windows界面代码，对吸烟视频进行识别检测，效果还是很好的，手机/电话检测置信度稳定在0.75！也可以连接摄像头实时监测！

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总结

基于YOLO v5 模型，手机/电话目标检测亲测效果好！
相关代码、数据集和模型，如有需要请联系，亦可远程指导。