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AIGlasses_for_navigation开源模型教程：自定义数据集微调blind_path检测模型

1. 项目概述

AIGlasses_for_navigation是一个基于YOLO分割模型的目标检测与分割系统，最初为AI智能盲人眼镜导航系统开发。该系统能够实时检测图片和视频中的盲道和人行横道，为视障人士提供导航辅助。

2. 环境准备

2.1 硬件要求

2.2 软件依赖

# 基础环境 conda create -n aiglasses python=3.8 conda activate aiglasses # 安装依赖 pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install opencv-python numpy tqdm matplotlib

3. 数据集准备

3.1 数据收集

收集盲道和人行横道图片时需要注意：

• 不同光照条件（白天、夜晚、阴天）
• 不同角度（俯视、平视）
• 不同场景（室内、室外、不同材质）

3.2 数据标注

使用LabelImg工具标注盲道和人行横道：

1. 安装LabelImg：

pip install labelImg labelImg

2. 标注规范：
   • 盲道标注为blind_path
   • 人行横道标注为road_crossing
   • 确保标注框紧贴目标边缘

3.3 数据集结构

dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ └── labels/ ├── train/ └── val/

4. 模型微调

4.1 下载预训练模型

wget https://github.com/archifancy/AIGlasses_for_navigation/releases/download/v1.0/yolo-seg.pt

4.2 修改配置文件

创建custom.yaml配置文件：

# 数据集路径 path: ../dataset train: images/train val: images/val # 类别数 nc: 2 # 类别名称 names: ['blind_path', 'road_crossing']

4.3 开始训练

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data custom.yaml --weights yolo-seg.pt --cache

关键参数说明：

• --img 640: 输入图像尺寸
• --batch 16: 批次大小（根据显存调整）
• --epochs 100: 训练轮次
• --cache: 缓存图像加速训练

5. 模型评估与优化

5.1 评估指标

训练完成后查看以下指标：

• mAP@0.5 (平均精度)
• Precision (精确率)
• Recall (召回率)

5.2 常见优化方法

1. 数据增强：

   • 增加旋转、缩放、色彩变换
   • 添加随机遮挡模拟实际场景

2. 模型调整：

   • 调整学习率（--lr参数）
   • 尝试不同优化器

3. 后处理优化：

   • 调整置信度阈值
   • 优化NMS参数

6. 模型部署

6.1 替换模型文件

将训练好的模型(runs/train/exp/weights/best.pt)复制到部署目录：

cp runs/train/exp/weights/best.pt /root/ai-models/archifancy/AIGlasses_for_navigation/yolo-seg.pt

6.2 重启服务

supervisorctl restart aiglasses

6.3 验证部署

访问Web界面测试新模型效果：

https://gpu-{实例ID}-7860.web.gpu.csdn.net/

7. 总结

通过本教程，我们完成了AIGlasses_for_navigation模型的以下工作：

1. 准备自定义数据集并标注
2. 基于预训练模型进行微调
3. 评估模型性能并进行优化
4. 将训练好的模型部署到生产环境

对于想要进一步改进模型的开发者，建议：

• 收集更多样化的训练数据
• 尝试不同的数据增强策略
• 调整模型架构参数

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