💡💡💡本文主要内容:详细介绍了垃圾桶满溢检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析。

                                                               博主简介

AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富；

原创自研系列， 2024年计算机视觉顶会创新点

《YOLOv8原创自研》

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23年最火系列，内涵80+优化改进篇，涨点小能手，助力科研，好评率极高

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应用系列篇：

《YOLO小目标检测》

《深度学习工业缺陷检测》

《YOLOv8-Pose关键点检测》

1.垃圾桶满溢检测数据集

背景：及时清理满溢的垃圾桶有利于营造良好的卫生环境。利用计算机视觉的目标检测技术对垃圾桶状态进行监测，能够有效提升垃圾桶清理效率。

1.1 数据集介绍 

此数据集包含3个类别，分别为满溢的垃圾桶，未满溢的垃圾桶和垃圾，一共3349张图片，可用于检测垃圾桶是否满溢，也可以用于检测垃圾、垃圾箱等任务。

names: ["overflow","garbage","garbage_bin"]

​

 1.2数据集划分

通过split_train_val.py得到trainval.txt、val.txt、test.txt  

# coding:utf-8

import os
import random
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
#xml文件的地址，根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下
parser.add_argument('--xml_path', default='Annotations', type=str, help='input xml label path')
#数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Main
parser.add_argument('--txt_path', default='ImageSets/Main', type=str, help='output txt label path')
opt = parser.parse_args()

trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.8
xmlfilepath = opt.xml_path
txtsavepath = opt.txt_path
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
if not os.path.exists(txtsavepath):
    os.makedirs(txtsavepath)

num = len(total_xml)
list_index = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list_index, tv)
train = random.sample(trainval, tr)

file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w')
file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')
file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')
file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')

for i in list_index:
    name = total_xml[i][:-4] + '\n'
    if i in trainval:
        file_trainval.write(name)
        if i in train:
            file_train.write(name)
        else:
            file_val.write(name)
    else:
        file_test.write(name)

file_trainval.close()
file_train.close()
file_val.close()
file_test.close()

1.3  通过voc_label.py生成txt

# -*- coding: utf-8 -*-
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from os import getcwd

sets = ['train', 'val', 'test']
classes = ["overflow","garbage","garbage_bin"]   # 改成自己的类别
abs_path = os.getcwd()
print(abs_path)

def convert(size, box):
    dw = 1. / (size[0])
    dh = 1. / (size[1])
    x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1
    y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1
    w = box[1] - box[0]
    h = box[3] - box[2]
    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return x, y, w, h

def convert_annotation(image_id):
    in_file = open('Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')
    out_file = open('labels/%s.txt' % (image_id), 'w')
    tree = ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
    size = root.find('size')
    w = int(size.find('width').text)
    h = int(size.find('height').text)
    for obj in root.iter('object'):
        difficult = obj.find('difficult').text
        #difficult = obj.find('Difficult').text
        cls = obj.find('name').text
        if cls not in classes or int(difficult) == 1:
            continue
        cls_id = classes.index(cls)
        xmlbox = obj.find('bndbox')
        b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
             float(xmlbox.find('ymax').text))
        b1, b2, b3, b4 = b
        # 标注越界修正
        if b2 > w:
            b2 = w
        if b4 > h:
            b4 = h
        b = (b1, b2, b3, b4)
        bb = convert((w, h), b)
        out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')

wd = getcwd()
for image_set in sets:
    if not os.path.exists('labels/'):
        os.makedirs('labels/')
    image_ids = open('ImageSets/Main/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
    list_file = open('%s.txt' % (image_set), 'w')
    for image_id in image_ids:
        list_file.write(abs_path + '/images/%s.jpg\n' % (image_id))
        convert_annotation(image_id)
    list_file.close()

2.基于YOLOv5的火灾检测

2.1 修改garbage.yaml

train: ./data/garbage/train.txt
val: ./data/garbage/val.txt

# number of classes
nc: 3

# class names
names: ["overflow","garbage","garbage_bin"]

2.2 修改train.py 

def parse_opt(known=False):
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--weights", type=str, default=ROOT / "weights/yolov5s.pt", help="initial weights path")
    parser.add_argument("--cfg", type=str, default="models/yolov5s.yaml", help="model.yaml path")
    parser.add_argument("--data", type=str, default=ROOT / "data/garbage.yaml", help="dataset.yaml path")
    parser.add_argument("--hyp", type=str, default=ROOT / "data/hyps/hyp.scratch-high.yaml", help="hyperparameters path")
    parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100, help="total training epochs")
    parser.add_argument("--batch-size", type=int, default=32, help="total batch size for all GPUs, -1 for autobatch")
    parser.add_argument("--imgsz", "--img", "--img-size", type=int, default=640, help="train, val image size (pixels)")
    parser.add_argument("--rect", action="store_true", help="rectangular training")
    parser.add_argument("--resume", nargs="?", const=True, default=False, help="resume most recent training")
    parser.add_argument("--nosave", action="store_true", help="only save final checkpoint")
    parser.add_argument("--noval", action="store_true", help="only validate final epoch")
    parser.add_argument("--noautoanchor", action="store_true", help="disable AutoAnchor")
    parser.add_argument("--noplots", action="store_true", help="save no plot files")

 2.3 结果可视化分析 

YOLOv5n summary: 157 layers, 1763224 parameters, 0 gradients, 4.1 GFLOPs
                 Class     Images  Instances          P          R      mAP50   mAP50-95: 100%|██████████| 5/5 [00:22<00:00,  4.55s/it]
                   all        603       1591      0.855      0.871      0.902      0.687
              overflow        603        626      0.891      0.903      0.949      0.721
               garbage        603        330      0.766      0.794      0.799      0.517
           garbage_bin        603        635      0.908      0.916      0.957      0.823

 confusion_matrix.png文件是一个混淆矩阵的可视化图像，用于展示模型在不同类别上的分类效果。混淆矩阵是一个n×n的矩阵，其中n为分类数目，矩阵的每一行代表一个真实类别，每一列代表一个预测类别，矩阵中的每一个元素表示真实类别为行对应的类别，而预测类别为列对应的类别的样本数。

PR_curve.png

PR曲线中的P代表的是precision（精准率），R代表的是recall（召回率），其代表的是精准率与召回率的关系，一般情况下，将recall设置为横坐标，precision设置为纵坐标。PR曲线下围成的面积即AP，所有类别AP平均值即Map

 ​​​​​​​

 预测结果： 

关注下方名片，即可获取源码。