Interactive_ABCs_with_American_Sign_Language_using_Yolov5 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

Interactive_ABCs_with_American_Sign_Language_using_Yolov5/
├── 01_image_processing_and_data_augmentation.ipynb
├── 02_munge_data.py
├── 03_Modeling_and_Inference.ipynb
├── LICENSE
├── README.md
├── asl_modeling_data/
│   ├── aug_data/
│   └── original_data/
├── assets/
├── test/
└── yolov5/

目录结构介绍

• 01_image_processing_and_data_augmentation.ipynb: 图像处理和数据增强的Jupyter Notebook文件。
• 02_munge_data.py: 数据处理的Python脚本。
• 03_Modeling_and_Inference.ipynb: 模型训练和推理的Jupyter Notebook文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• asl_modeling_data/: 包含原始数据和增强后的数据。
  • aug_data/: 增强后的数据集。
  • original_data/: 原始数据集。
• assets/: 项目中使用的静态资源文件。
• test/: 测试数据和测试脚本。
• yolov5/: YOLOv5模型的相关文件和配置。

2. 项目的启动文件介绍

01_image_processing_and_data_augmentation.ipynb

该文件是图像处理和数据增强的主要入口。它包含了以下步骤：

1. 数据加载: 加载原始图像数据。
2. 数据增强: 使用Albumentations库对图像进行增强，包括旋转、平移、模糊等操作。
3. 数据保存: 将增强后的图像保存到指定目录。

03_Modeling_and_Inference.ipynb

该文件是模型训练和推理的主要入口。它包含了以下步骤：

1. 模型加载: 加载预训练的YOLOv5模型。
2. 数据加载: 加载增强后的图像数据。
3. 模型训练: 使用加载的数据进行模型训练。
4. 模型推理: 对测试数据进行推理，并输出预测结果。

3. 项目的配置文件介绍

yolov5/

该目录包含了YOLOv5模型的配置文件和权重文件。主要文件包括：

• yolov5m.pt: 预训练的YOLOv5m模型权重文件。
• yolov5m.yaml: YOLOv5m模型的配置文件，定义了模型的结构和超参数。

02_munge_data.py

该文件包含了数据处理的配置和逻辑。主要配置包括：

• 数据路径: 定义了原始数据和增强后数据的存储路径。
• 数据增强参数: 定义了数据增强的具体参数，如旋转角度、平移范围等。

通过以上配置文件和启动文件，用户可以方便地进行图像处理、模型训练和推理操作。