目录
一、原始模型预测
1、模型下载
2、环境配置
3、模型预测
二、训练自己的数据集
1、数据集制作
2、修改训练参数
2.1 数据集路径参数
2.2 train.py参数
三、训练常见报错
问题1：export GIT_PYTHON_REFRESH=quiet
问题2：Attributeerror: ‘FreeTypeFont‘ object has no attribute ‘getsize‘
四、预测自己的图片
1、基础预测
2、修改输出结果
2.1 去掉预测框
2.2 调节mask透明度
2.3 调节想要的颜色
一、原始模型预测
1、模型下载
进github官网下载yolov5 v7.0版本源码GitHub - ultralytics/yolov5 at v7.0，也可之间点击我的资源连接进行源码下载【免费】yolov5-7.0源码，附yolov5s分割模型权重资源-CSDN文库
2、环境配置
需要配置conda虚拟环境，以及torch等深度学习必备环境，网上也有很多教程，这里就不过多叙述（如果有朋友需要环境配置教程，后续我可以再补发一个完整的环境配置教程），当环境配置好后，进入终端环境输入pip install -r requirements.txt，安装必要的库。
3、模型预测
完成上述工作，我们就可以进行模型实例分割预测了，点击segment/predict.py，可直接运行，这时候模型将预测data/images里面包含的两张图片。如果能进行预测，那么就说明环境配置是没问题了，后面我们就可以训练自己的数据集了。
二、训练自己的数据集
1、数据集制作
使用labelme制作自己的数据集，我之前写过labelimg的安装方式及使用方法，两者类似，这里我也就不多赘述了。
当标注完后会生成json文件，但是yolov5分割模型是读取txt文件进行训练的，因此我们还需要将json转换为txt文件，使用以下代码转换：
import os
import cv2
import json
import numpy as npdef txt_write(x,img_x,img_y,txt):data = x['points']n = 1for x in data:for i in x:if n % 2 == 0:txt.write(' ' + str(round(i/img_x,6)))n += 1else:txt.write(' ' + str(round(i/img_y,6)))n += 1 txt.write('\n') def json2txt(json_path,save_path):txt = open(save_path,'w')with open(json_path, "r") as f:data = f.read()data = json.loads(data)img_x = data['imageHeight']img_y = data['imageWidth']shapes = data['shapes']for x in shapes:#print(x['label'])#此处面向不同分类，需要改动下面的标签值，如果是多分类，那么需要增加新的if#只是单分类的话，可以直接去掉if，把里面的模块拿出来用if x['label']=='outlooking':txt.write('0') txt_write(x,img_x,img_y,txt)txt.close()#文件夹
json_dir = 'data/json'
save_dir = 'data/txt'
files = os.listdir(json_dir)
os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
num = 1
for file in files :name = file[0:-5]json_path = json_dir + '/' + name + '.json'save_path = save_dir + '/' + name + '.txt'json2txt(json_path,save_path)print(num,'/',len(files),':',name)num += 1转化完成后将数据集按照9：1划分训练集和验证集，并按照如下格式创建文件夹，放置相关内容。
2、修改训练参数
2.1 数据集路径参数
复制data/coco128-seg.yaml文件，自定义文件名，然后修改训练集和验证集路径以及类别名。
2.2 train.py参数
修改segment/train.py文件的参数，主要是修改以下这些参数。
weights是设置的预训练权重，通过官网下载即可，我资源里面也有下载好的；
data就是我们刚才创建的yaml文件，里面包含数据集路径以及数据集类别；
hyp里面是一些超参数设置，有需要也可以去文件中进行调整；
epochs是我们训练的轮数，通常是300左右，根据自己的需求来定；
batch-size是训练一轮的图片数多少，这个根据自己电脑的性能来定。
三、训练常见报错
问题1：export GIT_PYTHON_REFRESH=quiet
解决： 在文件最前面加上os.environ["GIT_PYTHON_REFRESH"] = "quiet"，即可完美解决。
问题2：Attributeerror: ‘FreeTypeFont‘ object has no attribute ‘getsize‘
解决：该问题是由于新版本的Pillow(10)删除了该getsize功能，可采用降级的方式改正，但是降级后容易出一些新的问题，因此这里建议直接修改utils/plots.py文件中的第91行左右，找到 w, h = self.font.getsize(label) 这行代码，把他替换成 x, y, w, h = self.font.getbbox(label) 即可完美解决。
四、预测自己的图片
1、基础预测
修改segment/predict.py文件中的主要相关参数。
weights修改为自己训练的权重文件路径；
source则是我们测试文件的路径；
data则修改为我们之前自己建的yaml文件；
然后就可以进行预测了，图像、视频以及调用摄像头实时检测。
2、修改输出结果
2.1 去掉预测框
由于我们做目标分割，所以有时候我们的展示不需要目标框，这时候我们就需要修改segment/predict.py的代码了，大概是180-184行，直接注释掉就可以了。
2.2 调节mask透明度
打开”utils/plots.py”，找到以下代码，并修改alpha，alpha取值范围为0-1，越靠近1越不透明，越靠近0越透明。
def masks(self, masks, colors, im_gpu=None, alpha=0.5):2.3 调节想要的颜色
打开“utils/plots.py"，找到以下代码，修改hexs里面的代号就行；
class Colors:# Ultralytics color palette https://ultralytics.com/def __init__(self):# hex = matplotlib.colors.TABLEAU_COLORS.values()hexs = ('FF3838', 'FF9D97', 'FF701F', 'FFB21D', 'CFD231', '48F90A', '92CC17', '3DDB86', '1A9334', '00D4BB','2C99A8', '00C2FF', '344593', '6473FF', '0018EC', '8438FF', '520085', 'CB38FF', 'FF95C8', 'FF37C7')self.palette = [self.hex2rgb(f'#{c}') for c in hexs]self.n = len(self.palette)def __call__(self, i, bgr=False):c = self.palette[int(i) % self.n]return (c[2], c[1], c[0]) if bgr else c如果你只想要单一的颜色，则可以将该部分代码修改为：
（只需要将self.black = (0, 0, 0)，中的rgb参数（0，0，0）进行修改即可）
class Colors:def __init__(self):self.black = (0, 0, 0) # 黑色def __call__(self, i, bgr=False):return self.black if not bgr else self.black[::-1]以上就是yolov5 v7.0版本分割模型的训练以及预测流程，大家有什么问题可以在评论区交流讨论！！
