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Smart_Construction 项目教程
Smart_ConstructionBase on YOLOv5 Head Person Helmet Detection on Construction Sites，基于目标检测工地安全帽和禁入危险区域识别系统，🚀😆附 YOLOv5 训练自己的数据集超详细教程🚀😆2021.3新增可视化界面❗❗项目地址:https://gitcode/gh_mirrors/smar/Smart_Construction
1. 项目的目录结构及介绍
Smart_Construction 项目的目录结构如下：
Smart_Construction/
├── data/
├── dist/
├── doc/
├── models/
├── utils/
├── weights/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── area_detect.py
├── detect.py
├── detect_visual.py
├── requirements.txt
├── test.py
├── train.py
└── visual_interface.py
目录介绍
- data/: 存放项目所需的数据文件。
- dist/: 存放编译后的文件。
- doc/: 存放项目的文档文件。
- models/: 存放模型的定义文件。
- utils/: 存放工具函数和辅助代码。
- weights/: 存放训练好的模型权重文件。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目说明文档。
- area_detect.py: 区域检测脚本。
- detect.py: 检测主脚本。
- detect_visual.py: 检测可视化脚本。
- requirements.txt: 项目依赖包列表。
- test.py: 测试脚本。
- train.py: 训练脚本。
- visual_interface.py: 可视化界面脚本。
2. 项目的启动文件介绍
detect.py
detect.py 是项目的主启动文件，用于执行目标检测任务。其主要功能包括：
- 加载模型和权重。
- 读取输入图像或视频。
- 执行目标检测。
- 输出检测结果。
使用方法
python detect.py --source 输入文件路径 --weights 权重文件路径 --conf 置信度阈值
参数说明
--source: 输入文件路径，可以是图像文件或视频文件。--weights: 预训练模型权重文件路径。--conf: 置信度阈值，用于过滤检测结果。
3. 项目的配置文件介绍
requirements.txt
requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 依赖包及其版本。通过以下命令可以安装所有依赖包：
pip install -r requirements.txt
内容示例
numpy==1.21.2
opencv-python==4.5.3.56
torch==1.9.0
torchvision==0.10.0
.gitignore
.gitignore 文件用于指定 Git 版本控制系统忽略的文件和目录，避免将不必要的文件提交到代码仓库。
内容示例
__pycache__/
*.log
*.tmp
weights/*.pt
通过以上介绍，您应该对 Smart_Construction 项目的目录结构、启动文件和配置文件有了基本的了解。希望这份教程能帮助您更好地使用和配置该项目。
Smart_ConstructionBase on YOLOv5 Head Person Helmet Detection on Construction Sites，基于目标检测工地安全帽和禁入危险区域识别系统，🚀😆附 YOLOv5 训练自己的数据集超详细教程🚀😆2021.3新增可视化界面❗❗项目地址:https://gitcode/gh_mirrors/smar/Smart_Construction
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