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
| 硬件组件 | 最低要求 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| GPU | 4GB显存 | RTX 3060及以上 |
| CPU | 4核 | 8核及以上 |
| 内存 | 8GB | 16GB及以上 |
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 matplotlib3. 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：
- 安装LabelImg：
pip install labelImg labelImg- 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
- 盲道标注为
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.pt4.2 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
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
模型调整：
- 调整学习率（
--lr参数） - 尝试不同优化器
- 调整学习率（
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.pt6.2 重启服务
supervisorctl restart aiglasses6.3 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：
- 准备自定义数据集并标注
- 基于预训练模型进行微调
- 评估模型性能并进行优化
- 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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