前言
近期，想用YOLOv5Face做一个车牌检测任务，虽说现在车牌检测是烂大街了，但是自己还是想尝试一下。YOLOV5Face也是自己认为很不错的一个人脸检测算法，所以就在它上边改改好了。但是由于资源有限，所以就我没等训练完成，所以预训练模型也就不提供了。
一、准备工作
1、代码路径
代码地址为：代码
直接下载代码即可。
3、环境安装
根据requirements.txt进行环境安装
pip install -r requirements.txt
2、数据集准备
数据集摆放格式如下：
其中images摆放的就是我们所有的图片，labels里摆放的就是我们生成的label文件，如下：
生成label文件可以参考我的这篇博客：CCPD数据集处理
二、训练
设置好trian.py里的参数后，直接运行即可，或执行以下代码：
python train.py
三、测试
设置好detect_face.py里的参数，然后直接运行即可。
python detect_face.py
四、结果展示
这里我放了将近6w图片进行训练和测试，个人感觉不需要用全部的数据集。训练了70epoch，P值、R值，MAP等训练指标如下：
实测结果如下：
总结
以上就是本篇的全部内容，如有问题，评论区交流。