Projet pour detecter si un masque est bien mis ou non
- Il faut installer yoloV5 en faisant "git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git"
- Installer les requirement de yoloV5
- Uniquement pour PycocoTool Déplacer le fichier val.py de To_move_in_YoloV5/ vers yoloV5/ et écraser celui de yolo
- Pour convertir le datasetKaggle(voc) vers coco il faut utiliser le script fourni .json pour utiliser pycocotool dessus directement. voc2coco.py https://github.com/yukkyo/voc2coco
- Uniquement pour avoir les FPS Déplacer le fichier detect.py de To_move_in_YoloV5/ vers yoloV5/ et écraser celui de yolo
- Se placer dans yoloV5/
- Executer "python detect.py --source 0 --weights ../Reseaux/ReseauN21yoloV5m.pt"
- un dossier est crée dans runs/detect
- Déplacer le dossier data dans yolov5/
- Se placer dans yoloV5/
- Executer "python val.py --data EvalKaggle.yaml --weights ../Reseaux/ReseauN21yoloV5m.pt --save-json" (--save-json est en option)
- Un dossier est crée dans runs/val
- Il faut utiliser pycocotool à part pour comparer les 2 jsons
- Le dataset utilisé est une fusion de celui de cette année 2021-2022 (https://github.com/jolignier/face-mask-dataset-ilc-2021) et celui de l'année dernière
- Pour entrainer nous utilisons "python train.py --img 640 --batch 20 --epochs 15 --data datadudataset.yaml --weights yolov5m.pt --hyp ../DataSet/hypV7.yaml"
- Un dossier est crée dans runs/train
Crée par Peter BACHOUR et Romain ANQUETIN