我要用yolov5训练一个违章停车检测的模型，请从数据采集、标注、模型的训练给我提供步骤。

<think>好的，用户想了解使用YOLOv5训练违章停车检测模型的完整步骤，包括数据采集、标注和模型训练。首先，我需要回忆一下YOLOv5的基本流程，然后结合具体的违章停车检测需求来组织步骤。 数据采集部分，用户可能需要知道从哪里获取相关数据。违章停车的场景通常在道路边、禁停区域等，所以数据集应该包含这些场景的图像。公共数据集可能包括CCPD或者UA-DETRAC，但需要确认是否包含违停标签。如果用户需要自己采集，可能需要使用摄像头拍摄或者网络爬取，但要注意合法性和多样性。 数据标注方面，违章停车通常涉及车辆的位置和是否在禁停区域。需要标注车辆的位置框，并且可能需要额外的信息，比如是否在禁停区。标注工具方面，LabelImg和CVAT都是常用工具，支持YOLO格式。这里要说明标注的步骤，比如框选车辆并保存为txt文件。 数据预处理部分，可能需要划分数据集为训练集、验证集和测试集，通常的比例是7:2:1。另外，数据增强策略也很重要，比如旋转、缩放、亮度调整等，可以提高模型的泛化能力。 模型训练步骤，用户需要安装YOLOv5的环境，配置数据集的yaml文件，调整超参数，比如学习率、批次大小等。还要解释训练命令的参数含义，比如--data、--cfg、--weights等。训练过程中可能需要监控损失函数和mAP，调整参数以优化性能。 模型评估与优化部分，需要测试模型在验证集上的表现，分析误检和漏检的情况，可能需要调整NMS阈值或者增加数据增强。如果性能不足，可以考虑更换更大的预训练模型或者修改网络结构。 最后，部署应用方面，用户可能需要将模型导出为ONNX或TensorRT格式，以便在不同平台上使用，比如移动端或嵌入式设备。同时，要提醒用户实际应用中需要考虑实时性和准确性的平衡。 现在需要检查是否有遗漏的步骤，比如数据平衡问题，是否包含不同天气、光照条件下的图像。另外，标注时是否需要区分违停车辆和其他车辆，可能需要多类别标注。此外，训练时可能需要冻结部分层进行微调，以加快训练速度。 还要注意引用用户提供的资料，虽然他们提到的是YOLOv8和LPRNet，但可以类比到YOLOv5的数据处理流程，比如数据标注工具和数据集划分方法。例如，引用中提到使用LabelImg或CVAT进行标注，这和YOLOv5的需求是一致的，可以引用[^1][^2]。 确保步骤清晰，分点说明，语言简洁，并且符合用户要求的格式，比如使用中文，LaTeX公式正确，生成相关问题等。最后生成的相关问题需要围绕YOLOv5训练违停检测模型的扩展，比如数据增强策略、评估指标、部署优化等。</think>### 使用YOLOv5训练违章停车检测模型的完整步骤 #### 一、数据采集 1. **数据来源** - **公开数据集**：如`UA-DETRAC`（含交通监控视频）、`CCPD`（车牌与车辆检测数据集），需筛选包含违停场景的样本[^1]。 - **自定义采集**：通过道路监控摄像头、无人机拍摄或网络爬虫获取违停车辆图像，确保覆盖不同光照、天气、角度（如俯视、侧视）和违停场景（如禁停区、消防通道）。 2. **数据要求** - 每张图像需包含至少一辆违停车辆（如车辆停放在禁停线、斑马线等区域）。 - 建议采集量：`≥5000张`，若数据不足可通过数据增强扩充。 --- #### 二、数据标注 1. **标注工具** - **LabelImg**：开源工具，支持生成YOLO格式的标注文件（`.txt`）[^1]。 - **CVAT**：支持多人协作标注，可定义违停类别标签（如`illegal_parking`）。 2. **标注规则** - 对每辆违停车辆绘制边界框（Bounding Box），标注格式为： ```plaintext <class_id> <x_center> <y_center> <width> <height> ``` 其中`class_id`对应违停类别（如`0`）。 - 若需区分普通停车与违停，需定义多类别标签（如`car`和`illegal_parking`）。 3. **标注文件示例** - 图像文件：`image_001.jpg` - 标注文件：`image_001.txt` ```plaintext 0 0.45 0.32 0.15 0.2 ``` --- #### 三、数据预处理与划分 1. **数据增强** - 使用YOLOv5内置增强策略（如Mosaic、随机裁剪、亮度调整）或自定义增强： ```python # 在data.yaml中配置 augmentation: hsv_h: 0.015 hsv_s: 0.7 hsv_v: 0.4 degrees: 10 translate: 0.1 scale: 0.5 ``` 2. **数据集划分** - 按比例划分：训练集（70%）、验证集（20%）、测试集（10%）[^1]。 - 目录结构： ```plaintext dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ ├── val/ │ └── test/ └── labels/ ├── train/ ├── val/ └── test/ ``` --- #### 四、模型训练 1. **环境配置** - 安装YOLOv5依赖： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` 2. **配置文件准备** - **数据集文件** `data.yaml`： ```yaml train: dataset/images/train val: dataset/images/val nc: 1 # 类别数（违停检测通常为1类） names: ['illegal_parking'] ``` - **模型文件**：选择预训练模型（如`yolov5s.pt`）或自定义网络结构。 3. **启动训练** ```bash python train.py \ --img 640 \ # 输入图像尺寸 --batch 16 \ # 批次大小 --epochs 100 \ # 训练轮次 --data data.yaml \ # 数据集配置 --cfg yolov5s.yaml \ # 模型结构 --weights yolov5s.pt # 预训练权重 --name illegal_parking_exp ``` 4. **训练监控** - 使用TensorBoard查看损失曲线和mAP指标： ```bash tensorboard --logdir runs/train ``` --- #### 五、模型评估与优化 1. **性能验证** - 在测试集上计算精度（Precision）、召回率（Recall）和[email protected]： ```bash python val.py --weights runs/train/illegal_parking_exp/weights/best.pt --data data.yaml ``` 2. **优化策略** - **误检/漏检分析**：检查验证集预测结果，针对性增加困难样本。 - **超参数调优**：调整学习率（`--lr`）、优化器（如AdamW）。 - **模型压缩**：使用`--prune`参数进行剪枝，或转换为ONNX/TensorRT格式提升推理速度。 --- #### 六、模型部署 1. **导出模型** ```bash python export.py --weights best.pt --include onnx # 导出为ONNX格式 ``` 2. **推理应用** - 使用OpenCV或FastAPI构建实时检测系统： ```python import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt') results = model(img) results.show() ``` --- ###