-
-
安卓广告自动跳过三部曲--（1）跳过按钮识别
-
发表于: 2021-9-16 09:00
-
YOLOv5is a family of object detection architectures and models pretrained on the COCO dataset, and represents Ultralytics open-source research into future vision AI methods, incorporating lessons learned and best practices evolved over thousands of hours of research and development.
1. 环境搭建
没有找到合适的板块发布，先放在这里把。刚才看了一下帖子内容被清空了？重新上传一下。传统的广告跳过做法是通过控件获取文本，根据关键字进行匹配。但是这种方法对于图片按钮和自定义控件的兼容性基本没有，所以想通过ai识别跳过按钮来实现广告跳过。大家有什么想法和建议还望不吝赐教，也环境大家加入这个项目~~
自动广告跳过这个想法,不过由于各种原因一直没有实时。知道最近才又重新开始折腾这个东西,yolov5的安装这里就不再说明了，建议使用anaconda安装。我创建了一个conda环境可以直接下载之后通过conda安装：
如果不想使用上面的安装方法可以参考：9b7K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6T1L8r3!0Y4i4K6u0W2j5%4y4V1L8W2)9J5k6h3&6W2N6q4)9J5c8X3!0v1K9g2N6#2h3s2g2S2L8W2)9J5c8X3q4J5N6r3W2U0L8r3g2Q4x3V1k6V1k6i4c8S2K9h3I4K6i4K6u0r3x3e0l9%4y4e0f1^5x3U0R3$3 和0ddK9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8Z5N6h3u0Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6#2L8s2c8J5j5h3I4&6N6r3W2U0M7#2)9J5c8Y4W2G2L8r3!0$3y4b7`.`. 按照官方指导进行安装。
2.数据准备
将手机上已经准备好的截图复制到Screenshot目录下，使用labelImg{conda 环境地址：0e9K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6S2L8X3q4U0L8$3&6V1j5g2)9J5k6h3!0J5k6#2)9J5c8X3!0T1j5h3u0&6i4K6u0r3L8r3q4T1k6h3I4A6L8h3M7`. 可以直接导入使用},对图片进行标记。将标记后的xml文件保存到xmls目录下。
屏幕截图：
labelimg标记：
xml文件路径：
3.构建数据集：
在根目录下创建make_text.py代码如下(以下代码基本都是拷贝自：b57K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6T1L8r3!0Y4i4K6u0W2j5%4y4V1L8W2)9J5k6h3&6W2N6q4)9J5c8X3!0v1K9g2N6#2h3s2g2S2L8W2)9J5c8X3q4J5N6r3W2U0L8r3g2Q4x3V1k6V1k6i4c8S2K9h3I4K6i4K6u0r3x3e0l9%4y4e0f1^5x3U0R3$3 这篇文章，表示感谢！！)：
创建voc_label.py代码如下，需要注意classes中的列别信息：
分别运行makeTxt.py和voc_label.py。
make_text.py主要是将数据集分类成训练数据集和测试数据集，默认train，val，test按照8：1：1的比例进行随机分类，运行后ImagesSets文件夹中会出现四个文件，主要是生成的训练数据集和测试数据集的图片名称，如下图。同时data目录下也会出现这四个文件，内容是训练数据集和测试数据集的图片路径。
voc_label.py主要是将图片数据集标注后的xml文件中的标注信息读取出来并写入txt文件，运行后在labels文件夹中出现所有图片数据集的标注信息，如下图：
到这里，数据资源准备就ok了。
4.修改配置文件
在data目录下创建ads.yml内容如下：
修改网络参数models/yolov5s.yaml(这里取决于你使用了哪个模型就去修改对于的文件，该项目中使用的是yolov5s模型),主要修改nc参数：
train_ads.py 参数修改，主要参数解释如下。我们平时训练的话，主要用到的只有这几个参数而已：–weights，–cfg，–data，–epochs，–batch-size，–img-size，–project：
5.训练模型
环境搭建好，数据准备完毕之后就可以开始进行魔性的训练了。直接执行train_ads.py进行模型训练：
训练结束之后的文件保存在Optimizer stripped from runs/train/exp3/weights/last.pt, 14.4MB Optimizer stripped from runs/train/exp3/weights/best.pt, 14.4MB两个文件中。到这里模型训练就结束了。
在训练中，也可以随时查看每一轮次训练的结果，可利用tensorboard可视化训练过程，训练开始时会在runs/train/exp文件夹中产生一个“events.out.tfevents.1608924773.JWX.5276.0”文件，利用tensorboard打开即可查看训练日志。首先我们通过cmd进去该YOLOv5所在的项目文件夹，然后激活所用的虚拟环境，输入如下命令行：
命令行输入信息的整体显示如下所示：
到这一步后，我们就可打开 http://localhost:6006/ 网页查看每一轮次训练的结果，如图所示。
6.实现检查
修改detect_ads.py中的参数主要用到的只有这几个参数：–weights，–source，–conf-thres，–project：
通过下面的命令进行检测：
检测回显：
如果不修改detect.py文件这可以通过下面的命令进行检测：
检测效果，由于样本太少，导致检测到的概率太低，为了显示出来这里把parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.1,）--conf-thres调成了0.1否则直接检测不到跳过按钮，调低之后检测到的跳过按钮有的并不是跳过按钮(后一张图)。
下图检测到的按钮是有问题的：
为了提高检测准确度，下一步会加大样本量再次训练，等待看效果吧 ~~
安卓apk开屏广告跳过按钮识别项目，地址：4bcK9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8Z5N6h3u0Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6G2j5X3q4T1P5g2)9J5c8Y4y4C8K9i4m8Q4y4h3k6S2k6s2y4Q4y4h3k6&6L8$3I4G2N6U0f1`.
obaby@mars
0a8K9s2c8@1M7q4)9K6b7g2)9J5c8W2)9J5c8Y4N6%4N6#2)9J5k6h3R3@1j5$3E0Q4x3X3g2G2M7X3N6Q4x3X3g2U0L8R3`.`.
02fK9s2c8@1M7q4)9K6b7g2)9J5c8W2)9J5c8Y4N6%4N6#2)9J5k6h3!0T1j5h3u0&6i4K6u0W2L8%4u0Y4i4K6u0W2j5$3^5`.
参考链接：
128K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8Z5N6h3u0Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6q4N6X3N6W2L8V1#2W2M7$3S2C8K9h3&6Q4x3V1k6e0j5%4u0W2k6h3&6e0K9r3!0@1i4K6u0r3j5X3I4G2j5W2)9J5c8X3#2S2M7%4c8W2M7W2)9J5c8X3q4H3M7q4)9J5c8Y4y4J5j5#2)9J5c8X3#2S2K9h3&6Q4x3V1k6B7j5i4k6S2i4K6u0r3j5Y4W2Q4x3V1k6S2L8X3c8J5L8$3W2V1i4K6u0r3k6i4k6Y4k6h3&6Q4x3V1k6K6j5%4u0W2k6h3&6K6K9r3!0@1i4K6u0r3f1$3y4J5k6h3g2F1b7h3y4@1K9i4k6A6N6s2W2Q4x3X3g2B7j5i4k6S2
cfcK9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6T1L8r3!0Y4i4K6u0W2j5%4y4V1L8W2)9J5k6h3&6W2N6q4)9J5c8Y4q4I4i4K6g2X3x3K6R3@1z5e0V1^5y4e0W2Q4x3V1k6S2M7Y4c8A6j5$3I4W2i4K6u0r3k6r3g2@1j5h3W2D9M7#2)9J5c8U0V1H3y4e0t1K6x3U0R3K6
9e8K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6B7N6h3g2B7K9h3&6Q4x3X3g2U0L8W2)9J5c8Y4m8G2M7%4c8Q4x3V1j5$3z5o6b7@1z5e0l9K6y4e0R3&6x3e0t1%4y4U0f1I4x3K6x3#2
794K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6K6N6r3q4U0K9$3!0$3k6i4u0X3L8r3!0%4i4K6u0W2j5$3!0E0i4K6u0r3M7i4g2W2M7%4c8A6L8$3&6K6i4K6u0r3x3U0j5$3x3e0f1K6y4W2)9J5c8X3S2G2N6#2)9J5k6s2c8G2i4K6u0V1M7s2u0G2k6%4u0S2L8h3#2S2N6r3W2U0j5h3I4D9P5g2)9J5k6s2c8S2K9$3g2Q4x3X3c8S2i4K6u0V1M7$3y4J5k6h3g2F1M7$3S2G2N6q4)9J5k6r3!0F1i4K6u0V1j5h3&6V1M7X3!0A6k6l9`.`.
2f3K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6H3P5i4c8G2M7X3y4Z5i4K6u0W2L8%4u0Y4
31eK9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6V1k6i4k6W2L8r3!0H3k6i4u0Q4x3X3g2F1N6X3W2V1K9h3q4Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6U0N6h3c8S2i4K6u0V1k6r3!0%4L8X3I4G2j5h3c8K6i4K6y4r3N6r3q4J5k6$3g2@1i4K6g2X3L8%4y4Q4x3@1c8i4K9h3&6V1L8%4N6K6i4K6t1$3j5h3#2H3i4K6y4n7N6r3q4J5k6$3g2@1i4K6g2X3j5i4u0U0K9q4)9K6c8s2R3^5y4W2)9#2k6U0j5@1i4K6t1$3j5h3#2H3i4K6y4n7N6r3q4J5k6$3g2@1i4K6g2X3N6X3g2J5M7$3W2G2L8W2)9K6c8o6p5H3i4K6t1$3j5h3#2H3i4K6y4n7N6r3q4J5k6$3g2@1i4K6g2X3N6s2W2H3k6g2)9K6c8r3g2^5k6g2)9#2k6X3&6W2N6s2N6G2M7X3D9`.
# 1. conda 环境地址：9d9K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6S2L8X3q4U0L8$3&6V1j5g2)9J5k6h3!0J5k6#2)9J5c8X3!0T1j5h3u0&6i4K6u0r3P5h3!0D9L8%4j5#2# 2. 下载对应操作系统的环境yml脚本# 3. 在Terminal 或者 an Anaconda Prompt内执行conda env create user/my-environment
source activate my-environment
# 1. conda 环境地址：9d9K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6S2L8X3q4U0L8$3&6V1j5g2)9J5k6h3!0J5k6#2)9J5c8X3!0T1j5h3u0&6i4K6u0r3P5h3!0D9L8%4j5#2# 2. 下载对应操作系统的环境yml脚本# 3. 在Terminal 或者 an Anaconda Prompt内执行conda env create user/my-environment
source activate my-environment
import os
import random
# 8c9K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6T1L8r3!0Y4i4K6u0W2j5%4y4V1L8W2)9J5k6h3&6W2N6q4)9J5c8X3!0v1K9g2N6#2h3s2g2S2L8W2)9J5c8X3q4J5N6r3W2U0L8r3g2Q4x3V1k6V1k6i4c8S2K9h3I4K6i4K6u0r3x3e0l9%4y4e0f1^5x3U0R3$3trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.9
xmlfilepath = 'xmls'
txtsavepath = 'Screenshots'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)
ftrainval = open('data/ImageSets/trainval.txt', 'w')
ftest = open('data/ImageSets/test.txt', 'w')
ftrain = open('data/ImageSets/train.txt', 'w')
fval = open('data/ImageSets/val.txt', 'w')
for i in list:
name = total_xml[i][:-4] + '\n'
if i in trainval:
ftrainval.write(name)
if i in train:
ftrain.write(name)
else:
fval.write(name)
else:
ftest.write(name)
ftrainval.close()ftrain.close()fval.close()ftest.close()import os
import random
# 8c9K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6T1L8r3!0Y4i4K6u0W2j5%4y4V1L8W2)9J5k6h3&6W2N6q4)9J5c8X3!0v1K9g2N6#2h3s2g2S2L8W2)9J5c8X3q4J5N6r3W2U0L8r3g2Q4x3V1k6V1k6i4c8S2K9h3I4K6i4K6u0r3x3e0l9%4y4e0f1^5x3U0R3$3trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.9
xmlfilepath = 'xmls'
txtsavepath = 'Screenshots'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)
ftrainval = open('data/ImageSets/trainval.txt', 'w')
ftest = open('data/ImageSets/test.txt', 'w')
ftrain = open('data/ImageSets/train.txt', 'w')
fval = open('data/ImageSets/val.txt', 'w')
for i in list:
name = total_xml[i][:-4] + '\n'
if i in trainval:
ftrainval.write(name)
if i in train:
ftrain.write(name)
else:
fval.write(name)
else:
ftest.write(name)
ftrainval.close()ftrain.close()fval.close()ftest.close()# xml解析包import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
# os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表from os import listdir, getcwd
from os.path import join
sets = ['train', 'test', 'val']
classes = ['skip']
# 进行归一化操作def convert(size, box): # size:(原图w,原图h) , box:(xmin,xmax,ymin,ymax)
dw = 1./size[0] # 1/w
dh = 1./size[1] # 1/h
x = (box[0] + box[1])/2.0 # 物体在图中的中心点x坐标
y = (box[2] + box[3])/2.0 # 物体在图中的中心点y坐标
w = box[1] - box[0] # 物体实际像素宽度
h = box[3] - box[2] # 物体实际像素高度
x = x*dw # 物体中心点x的坐标比(相当于 x/原图w)
w = w*dw # 物体宽度的宽度比(相当于 w/原图w)
y = y*dh # 物体中心点y的坐标比(相当于 y/原图h)
h = h*dh # 物体宽度的宽度比(相当于 h/原图h)
return (x, y, w, h) # 返回 相对于原图的物体中心点的x坐标比,y坐标比,宽度比,高度比,取值范围[0-1]
# year ='2012', 对应图片的id（文件名）def convert_annotation(image_id):
'''
将对应文件名的xml文件转化为label文件，xml文件包含了对应的bunding框以及图片长款大小等信息，
通过对其解析，然后进行归一化最终读到label文件中去，也就是说
一张图片文件对应一个xml文件，然后通过解析和归一化，能够将对应的信息保存到唯一一个label文件中去
labal文件中的格式：calss x y w h 同时，一张图片对应的类别有多个，所以对应的ｂｕｎｄｉｎｇ的信息也有多个
'''
# 对应的通过year 找到相应的文件夹，并且打开相应image_id的xml文件，其对应bund文件
in_file = open('train/%s.xml' % (image_id), encoding='utf-8')
# 准备在对应的image_id 中写入对应的label，分别为
# <object-class> <x> <y> <width> <height>
out_file = open('data/labels/%s.txt' % (image_id), 'w', encoding='utf-8')
# 解析xml文件
tree = ET.parse(in_file)
# 获得对应的键值对
root = tree.getroot()
# 获得图片的尺寸大小
size = root.find('size')
# 如果xml内的标记为空，增加判断条件
if size != None:
# 获得宽
w = int(size.find('width').text)
# 获得高
h = int(size.find('height').text)
# 遍历目标obj
for obj in root.iter('object'):
# 获得difficult ？？
difficult = obj.find('difficult').text
# 获得类别 =string 类型
cls = obj.find('name').text
# 如果类别不是对应在我们预定好的class文件中，或difficult==1则跳过
if cls not in classes or int(difficult) == 1:
continue
# 通过类别名称找到id
cls_id = classes.index(cls)
# 找到bndbox 对象
xmlbox = obj.find('bndbox')
# 获取对应的bndbox的数组 = ['xmin','xmax','ymin','ymax']
b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
float(xmlbox.find('ymax').text))
print(image_id, cls, b)
# 带入进行归一化操作
# w = 宽, h = 高， b= bndbox的数组 = ['xmin','xmax','ymin','ymax']
bb = convert((w, h), b)
# bb 对应的是归一化后的(x,y,w,h)
# 生成 calss x y w h 在label文件中
out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')
# 返回当前工作目录wd = getcwd()
print(wd)
for image_set in sets:
'''
对所有的文件数据集进行遍历
做了两个工作：
１．将所有图片文件都遍历一遍，并且将其所有的全路径都写在对应的txt文件中去，方便定位 ２．同时对所有的图片文件进行解析和转化，将其对应的bundingbox 以及类别的信息全部解析写到label 文件中去 最后再通过直接读取文件，就能找到对应的label 信息
'''
# 先找labels文件夹如果不存在则创建
if not os.path.exists('data/labels/'):
os.makedirs('data/labels/')
# 读取在ImageSets/Main 中的train、test..等文件的内容
# 包含对应的文件名称
image_ids = open('data/ImageSets/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
# 打开对应的2012_train.txt 文件对其进行写入准备
list_file = open('data/%s.txt' % (image_set), 'w')
# 将对应的文件_id以及全路径写进去并换行
for image_id in image_ids:
list_file.write('data/images/%s.jpg\n' % (image_id))
# 调用 year = 年份 image_id = 对应的文件名_id
convert_annotation(image_id)
# 关闭文件
list_file.close()
# os.system(‘comand’) 会执行括号中的命令，如果命令成功执行，这条语句返回0，否则返回1# os.system("cat 2007_train.txt 2007_val.txt 2012_train.txt 2012_val.txt > train.txt")# os.system("cat 2007_train.txt 2007_val.txt 2007_test.txt 2012_train.txt 2012_val.txt > train.all.txt")# xml解析包import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
# os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表from os import listdir, getcwd
from os.path import join
sets = ['train', 'test', 'val']
classes = ['skip']
# 进行归一化操作def convert(size, box): # size:(原图w,原图h) , box:(xmin,xmax,ymin,ymax)
dw = 1./size[0] # 1/w
dh = 1./size[1] # 1/h
x = (box[0] + box[1])/2.0 # 物体在图中的中心点x坐标
y = (box[2] + box[3])/2.0 # 物体在图中的中心点y坐标
w = box[1] - box[0] # 物体实际像素宽度
h = box[3] - box[2] # 物体实际像素高度
x = x*dw # 物体中心点x的坐标比(相当于 x/原图w)
w = w*dw # 物体宽度的宽度比(相当于 w/原图w)
y = y*dh # 物体中心点y的坐标比(相当于 y/原图h)
h = h*dh # 物体宽度的宽度比(相当于 h/原图h)
return (x, y, w, h) # 返回 相对于原图的物体中心点的x坐标比,y坐标比,宽度比,高度比,取值范围[0-1]
# year ='2012', 对应图片的id（文件名）def convert_annotation(image_id):
'''
将对应文件名的xml文件转化为label文件，xml文件包含了对应的bunding框以及图片长款大小等信息，
通过对其解析，然后进行归一化最终读到label文件中去，也就是说
一张图片文件对应一个xml文件，然后通过解析和归一化，能够将对应的信息保存到唯一一个label文件中去
labal文件中的格式：calss x y w h 同时，一张图片对应的类别有多个，所以对应的ｂｕｎｄｉｎｇ的信息也有多个
'''
# 对应的通过year 找到相应的文件夹，并且打开相应image_id的xml文件，其对应bund文件
in_file = open('train/%s.xml' % (image_id), encoding='utf-8')
# 准备在对应的image_id 中写入对应的label，分别为
# <object-class> <x> <y> <width> <height>
out_file = open('data/labels/%s.txt' % (image_id), 'w', encoding='utf-8')
# 解析xml文件
tree = ET.parse(in_file)
# 获得对应的键值对
root = tree.getroot()
# 获得图片的尺寸大小
size = root.find('size')
# 如果xml内的标记为空，增加判断条件
if size != None:
# 获得宽
w = int(size.find('width').text)
# 获得高
h = int(size.find('height').text)
# 遍历目标obj
for obj in root.iter('object'):
# 获得difficult ？？
difficult = obj.find('difficult').text
# 获得类别 =string 类型
cls = obj.find('name').text
# 如果类别不是对应在我们预定好的class文件中，或difficult==1则跳过
if cls not in classes or int(difficult) == 1:
continue
# 通过类别名称找到id
cls_id = classes.index(cls)
# 找到bndbox 对象
xmlbox = obj.find('bndbox')
# 获取对应的bndbox的数组 = ['xmin','xmax','ymin','ymax']
b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
float(xmlbox.find('ymax').text))
print(image_id, cls, b)
# 带入进行归一化操作
# w = 宽, h = 高， b= bndbox的数组 = ['xmin','xmax','ymin','ymax']
bb = convert((w, h), b)
# bb 对应的是归一化后的(x,y,w,h)
# 生成 calss x y w h 在label文件中
out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')
# 返回当前工作目录wd = getcwd()
print(wd)
for image_set in sets:
'''
对所有的文件数据集进行遍历
做了两个工作：
１．将所有图片文件都遍历一遍，并且将其所有的全路径都写在对应的txt文件中去，方便定位 ２．同时对所有的图片文件进行解析和转化，将其对应的bundingbox 以及类别的信息全部解析写到label 文件中去 最后再通过直接读取文件，就能找到对应的label 信息
'''
# 先找labels文件夹如果不存在则创建
if not os.path.exists('data/labels/'):
os.makedirs('data/labels/')
# 读取在ImageSets/Main 中的train、test..等文件的内容
# 包含对应的文件名称
image_ids = open('data/ImageSets/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
# 打开对应的2012_train.txt 文件对其进行写入准备
list_file = open('data/%s.txt' % (image_set), 'w')
# 将对应的文件_id以及全路径写进去并换行
for image_id in image_ids:
list_file.write('data/images/%s.jpg\n' % (image_id))
# 调用 year = 年份 image_id = 对应的文件名_id
convert_annotation(image_id)
# 关闭文件
list_file.close()
# os.system(‘comand’) 会执行括号中的命令，如果命令成功执行，这条语句返回0，否则返回1# os.system("cat 2007_train.txt 2007_val.txt 2012_train.txt 2012_val.txt > train.txt")# os.system("cat 2007_train.txt 2007_val.txt 2007_test.txt 2012_train.txt 2012_val.txt > train.all.txt")# COCO 2017 dataset 7d4K9s2c8@1M7q4)9K6b7g2)9J5c8W2)9J5c8X3y4G2j5$3!0V1j5i4c8S2M7$3g2@1i4K6u0W2L8%4u0Y4# Download command: bash yolov5/data/get_coco2017.sh# Train command: python train.py --data ./data/coco.yaml# Dataset should be placed next to yolov5 folder:# /parent_folder# /coco# /yolov5# train and val datasets (image directory or *.txt file with image paths)train: data/train.txt # 118k images
val: data/val.txt # 5k images
test: data/test.txt # 20k images for submission to 75bK9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6U0L8$3#2H3k6i4c8A6N6r3W2G2L8Y4y4Q4x3X3g2U0L8$3c8S2L8r3q4T1i4K6u0W2L8%4u0Y4i4K6u0r3j5$3!0E0M7r3g2@1K9i4c8A6L8$3&6K6i4K6u0r3x3U0l9%4z5e0b7`.
# number of classesnc: 1
# class namesnames: ['skip']
# Print classes# with open('data/coco.yaml') as f:# d = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader) # dict# for i, x in enumerate(d['names']):# print(i, x)# COCO 2017 dataset 7d4K9s2c8@1M7q4)9K6b7g2)9J5c8W2)9J5c8X3y4G2j5$3!0V1j5i4c8S2M7$3g2@1i4K6u0W2L8%4u0Y4# Download command: bash yolov5/data/get_coco2017.sh# Train command: python train.py --data ./data/coco.yaml# Dataset should be placed next to yolov5 folder:# /parent_folder# /coco# /yolov5# train and val datasets (image directory or *.txt file with image paths)train: data/train.txt # 118k images
val: data/val.txt # 5k images
test: data/test.txt # 20k images for submission to 75bK9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6U0L8$3#2H3k6i4c8A6N6r3W2G2L8Y4y4Q4x3X3g2U0L8$3c8S2L8r3q4T1i4K6u0W2L8%4u0Y4i4K6u0r3j5$3!0E0M7r3g2@1K9i4c8A6L8$3&6K6i4K6u0r3x3U0l9%4z5e0b7`.
# number of classesnc: 1
# class namesnames: ['skip']
# Print classes# with open('data/coco.yaml') as f:# d = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader) # dict# for i, x in enumerate(d['names']):# print(i, x)# YOLOv5by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parametersnc: 1 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
# YOLOv5 backbonebackbone: # [from, number, module, args]
[[-1, 1, Focus, [64, 3]], # 0-P1/2
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4
[-1, 3, C3, [128]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8
[-1, 9, C3, [256]],
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16
[-1, 9, C3, [512]],
[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32
[-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],
[-1, 3, C3, [1024, False]], # 9
]
# YOLOv5 headhead: [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4
[-1, 3, C3, [512, False]], # 13
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3
[-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small)
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4
[-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium)
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5
[-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large)
[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)
]
# YOLOv5by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parametersnc: 1 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
# YOLOv5 backbonebackbone: # [from, number, module, args]
[[-1, 1, Focus, [64, 3]], # 0-P1/2
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4
[-1, 3, C3, [128]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8
[-1, 9, C3, [256]],
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16
[-1, 9, C3, [512]],
[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32
[-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],
[-1, 3, C3, [1024, False]], # 9
]
# YOLOv5 headhead: [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4
[-1, 3, C3, [512, False]], # 13
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3
[-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small)
|
|
|---|---|
|
|
经过增加样本之后，目前训练模型已经能够基本识别到这些跳过按钮了。后续会继续进行安卓工程开发~~ 帖子没人回复，看来大家对这个都不感兴趣~~ |
|
|
 用过3款跳过的软件， 自动跳过，轻启动，李跳跳.感觉速度都很快.假如用识别的话速度是多大呢。不过识别确实大有可为
|
|
|
李跳跳识别跳过，如果输入框是跳过他也会点击 |
|
|
|
|
|
|
|
|
我整理了一下大概的效果对比：484K9s2c8@1M7q4)9K6b7g2)9J5c8W2)9J5c8X3R3@1j5$3E0Q4x3X3g2G2M7X3N6Q4x3X3g2U0L8W2)9J5c8U0t1H3x3U0q4Q4x3V1j5I4x3q4)9J5c8Y4W2G2L8r3!0$3y4g2)9J5k6q4)9J5y4f1f1@1i4K6t1#2b7U0S2Q4x3U0f1^5c8q4)9J5y4f1f1#2i4K6t1#2z5e0m8Q4x3U0f1^5b7#2)9J5y4f1f1&6i4K6t1#2z5f1u0Q4x3U0f1^5y4W2)9J5y4f1f1$3i4K6t1#2z5o6S2Q4x3U0f1&6x3q4)9J5y4f1f1$3i4K6t1#2z5e0k6Q4x3U0g2n7z5g2)9J5y4f1f1#2i4K6t1#2b7V1y4Q4x3U0f1^5c8W2)9J5k6q4)9J5y4f1f1$3i4K6t1#2z5e0g2Q4x3U0f1^5z5q4)9J5y4f1f1$3i4K6t1#2z5f1g2Q4x3U0f1&6b7#2)9J5y4f1f1#2i4K6t1#2b7f1k6Q4x3U0g2n7z5g2)9J5y4f1f1$3i4K6t1#2b7f1k6Q4x3U0f1&6y4q4)9J5c8W2)9J5y4X3&6T1M7%4m8Q4x3@1u0Q4c8f1k6Q4b7V1y4Q4z5p5y4Q4c8e0N6Q4z5f1u0Q4b7f1g2Q4c8e0g2Q4z5o6W2Q4z5p5c8Q4c8e0k6Q4b7e0S2Q4b7e0q4Q4c8e0g2Q4z5f1g2Q4z5p5u0Q4c8e0S2Q4b7V1c8Q4b7f1y4Q4c8e0k6Q4z5p5c8Q4b7e0u0Q4c8e0c8Q4b7U0W2Q4z5p5u0Q4c8e0g2Q4z5e0m8Q4z5p5g2Q4c8e0W2Q4z5o6y4Q4b7V1c8Q4c8e0g2Q4b7f1c8Q4z5e0S2Q4c8e0g2Q4z5f1y4Q4b7e0S2Q4c8e0c8Q4b7U0S2Q4z5o6m8Q4c8e0g2Q4b7f1g2Q4z5f1q4Q4c8e0N6Q4z5f1q4Q4z5o6c8Q4c8e0N6Q4b7U0u0Q4b7V1g2Q4c8e0g2Q4b7V1q4Q4b7e0k6Q4c8e0k6Q4z5p5c8Q4z5f1k6Q4c8e0g2Q4b7e0c8Q4b7U0q4Q4c8f1k6Q4b7V1y4Q4z5p5y4Q4c8e0k6Q4z5o6W2Q4z5o6m8Q4c8e0c8Q4b7V1u0Q4b7e0g2Q4c8e0N6Q4z5f1u0Q4b7f1g2Q4c8e0g2Q4z5o6W2Q4z5p5c8Q4c8e0S2Q4b7V1k6Q4z5e0S2Q4c8e0k6Q4b7U0u0Q4b7e0q4Q4c8e0k6Q4z5f1y4Q4z5o6W2Q4c8e0S2Q4b7V1k6Q4z5f1u0Q4c8e0S2Q4b7e0q4Q4z5p5y4Q4c8e0k6Q4z5f1y4Q4z5o6m8Q4c8e0N6Q4b7V1u0Q4z5o6S2Q4c8e0N6Q4z5f1q4Q4z5o6c8Q4c8e0W2Q4z5f1u0Q4z5o6k6Q4c8e0k6Q4z5o6S2Q4z5e0m8Q4c8e0y4Q4z5o6m8Q4z5o6t1`. |
