YOLOv5车牌识别实战：从零到一的模型训练与评估

YOLOv5车牌识别实战教程：模型训练与评估

引言

车牌识别是计算机视觉中的一项重要技术，广泛应用于交通监控、停车场管理等领域。YOLOv5作为一种高效的目标检测模型，在车牌识别任务中表现出色。本文将详细介绍如何使用YOLOv5进行车牌识别的模型训练与评估，帮助读者从零开始掌握这一技术。

一、环境搭建

首先，我们需要搭建YOLOv5的训练环境。YOLOv5基于PyTorch框架，因此确保你的机器上已安装PyTorch及其依赖库。

1. 安装Python和Anaconda
   推荐使用Anaconda来管理Python环境，因为它可以方便地安装和管理多个Python版本及其依赖包。

   # 下载并安装Anaconda
   # 创建并激活YOLOv5专用环境
   conda create -n yolov5_env python=3.8
   conda activate yolov5_env

2. 安装PyTorch和其他依赖
   在激活的虚拟环境中，安装PyTorch、OpenCV、Numpy等库。

   pip install torch torchvision torchaudio
   pip install opencv-python numpy pyyaml

3. 克隆YOLOv5仓库
   从GitHub克隆YOLOv5的官方仓库。

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5

二、数据准备

车牌识别的关键在于数据。你需要一个包含车牌图像和相应标签（边界框坐标和类别）的数据集。

1. 数据集格式
   数据集应包含图像文件和标签文件。图像文件可以放在data/images目录下，标签文件（YOLO格式）放在data/labels目录下。

2. 标签文件格式
   每个标签文件包含一行或多行，每行代表一个边界框，格式为class x_center y_center width height，其中class是类别ID，x_center, y_center是边界框中心的归一化坐标，width, height是边界框的宽度和高度（也归一化）。

3. 划分数据集
   将数据集划分为训练集、验证集和测试集，通常比例为71。

三、配置模型参数

在YOLOv5中，你可以通过修改配置文件来调整模型参数，如训练轮次、学习率、输入图像尺寸等。

1. 修改配置文件
   打开YOLOv5的配置文件（如yolov5s.yaml），修改其中的nc（类别数）、train（训练集路径）、val（验证集路径）等字段。

   nc: 1  # 假设只有一个类别：车牌
   names: ['license_plate']
   train: data/images/train
   val: data/images/val

四、模型训练

一切准备就绪后，开始训练模型。

1. 启动训练
   在YOLOv5目录下，使用以下命令启动训练过程。

   python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data/your_data.yaml --weights yolov5s.pt

   其中，--img 640设置输入图像尺寸为640x640，--batch 16设置批量大小为16，--epochs 50设置训练轮次为50，--data data/your_data.yaml指定数据集配置文件，--weights yolov5s.pt使用预训练权重进行训练。

五、模型评估

训练完成后，使用验证集评估模型性能。

1. 评估模型
   运行评估脚本，查看模型在验证集上的表现。

   ```bash
   python val.py —weights runs/train/exp/weights/