目标检测 游泳 目标检测怎么训练

目标检测 YOLOv5 训练操作

• 1. 数据配置

• 1.1. 工具安装
• 1.2. 数据准备

• 1.2.1. 建立文件夹和基础文件
• 1.2.2. 编辑类别种类
• 1.2.3. 放置标注图片

• 1.3. 数据标注
• 1.4. 数据转换
• 1.5. 修改配置

• 1.5.1. 修改数据配置文件
• 1.5.2. 修改模型配置文件

• 2. 训练配置

• 2.1. 参数设置
• 2.2. 执行训练

• 3. 检测效果

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1. 数据配置

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1.1. 工具安装

Labelimg 是一款开源的数据标注工具，可以标注三种格式：

1. VOC标签格式，保存为xml文件
2. yolo标签格式，保存为txt文件
3. createML标签格式，保存为json格式

安装也比较简单：

$ pip3 install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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1.2. 数据准备

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1.2.1. 建立文件夹和基础文件

先在主目录建立一个 resources 文件夹，专门用来存放总的训练数据
然后在该目录下建立一个 VOC_DIY 文件夹，用于这次训练的数据文件夹
在这里面建立一个 JPEGImages 文件夹存放需要打标签的图片文件
再建立一个 Annotations 文件夹存放标注的标签文件
最后创建一个名为 predefined_classes.txt 的 txt 文件来存放所要标注的类别名称

最终结构如下：

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1.2.2. 编辑类别种类

假设任务是需要一个检测人和手表的任务，那么目标只有两个
先编辑 predefined_classes.txt 文件，定义的类别种类：

person
watche

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1.2.3. 放置标注图片

然后把待标注的图片放在 JPEGImages 文件夹中，这里演示只用10张：

实际应用时需要更多更好的数据，数量和质量都很重要

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1.3. 数据标注

路径切换到yolov5\resources\VOC_DIY数据集文件夹中来
在该地址启动 labelimg

$ labelimg JPEGImages predefined_classes.txt

基础的配置和使用参考网上随便搜一下就好了，如《labelImg使用教程》

主要设置：

• Auto Save mode：切换到下一张图的时候，会自动保存标签。
• Display Labels：显示标注框和标签
• Advanced Mode：标注的十字架悬浮在窗口上

标注好了之后，可以在 Annotations 文件夹中查看：

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1.4. 数据转换

目标检测的数据集资源标签的格式一般都是VOC（xml格式）
刚刚labelimg默认配置的也是，不过也可以自己设置为 yolo（txt格式）

现在就需要对xml格式的标签文件转换为txt文件
同时将数据集需要划分为训练集和验证集

路径切回工程主目录，建立一个 voc2yolo.py 文件实现以上所述功能

import xml.etree.ElementTree as ET
import os
import random
from shutil import rmtree, copyfile

classes = ["person", "watche"]

TRAIN_RATIO = 0.8
VOC_PATH = 'resources/VOC_DIY/'
CLEAR_HISTORICAL_DATA = True


def convert(size, box):
    dw = 1. / size[0]
    dh = 1. / size[1]
    x = (box[0] + box[1]) / 2.0
    y = (box[2] + box[3]) / 2.0
    w = box[1] - box[0]
    h = box[3] - box[2]
    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return (x, y, w, h)


def convert_annotation(image_id):
    in_file = open(VOC_PATH + 'Annotations/%s.xml' % image_id)
    out_file = open(VOC_PATH + 'YOLOLabels/%s.txt' % image_id, 'w')
    tree = ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
    size = root.find('size')
    w = int(size.find('width').text)
    h = int(size.find('height').text)

    for obj in root.iter('object'):
        difficult = obj.find('difficult').text
        cls = obj.find('name').text
        if cls not in classes or int(difficult) == 1:
            continue
        cls_id = classes.index(cls)
        xmlbox = obj.find('bndbox')
        b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text))
        bb = convert((w, h), b)
        out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')
    in_file.close()
    out_file.close()


work_sapce_dir = os.path.join(os.getcwd(), VOC_PATH).replace('/','\\')
annotation_dir = os.path.join(work_sapce_dir, "Annotations/").replace('/','\\')
image_dir = os.path.join(work_sapce_dir, "JPEGImages/").replace('/','\\')

yolo_labels_dir = os.path.join(work_sapce_dir, "YOLOLabels/").replace('/','\\')
yolov5_images_dir = os.path.join(work_sapce_dir, "images/").replace('/','\\')
yolov5_labels_dir = os.path.join(work_sapce_dir, "labels/").replace('/','\\')
yolov5_images_train_dir = os.path.join(yolov5_images_dir, "train/").replace('/','\\')
yolov5_images_test_dir = os.path.join(yolov5_images_dir, "val/").replace('/','\\')
yolov5_labels_train_dir = os.path.join(yolov5_labels_dir, "train/").replace('/','\\')
yolov5_labels_test_dir = os.path.join(yolov5_labels_dir, "val/").replace('/','\\')

dir_list = [yolo_labels_dir, yolov5_images_dir, yolov5_labels_dir,
            yolov5_images_train_dir, yolov5_images_test_dir,
            yolov5_labels_train_dir, yolov5_labels_test_dir]

for dir in dir_list:
    if not os.path.isdir(dir):
        os.mkdir(dir)
    elif CLEAR_HISTORICAL_DATA is True:
        rmtree(dir)
        os.mkdir(dir)
        print("Clean {}".format(dir))

train_file = open(os.path.join(work_sapce_dir, "yolov5_train.txt"), 'w')
test_file = open(os.path.join(work_sapce_dir, "yolov5_val.txt"), 'w')
train_file.close()
test_file.close()
train_file = open(os.path.join(work_sapce_dir, "yolov5_train.txt"), 'a')
test_file = open(os.path.join(work_sapce_dir, "yolov5_val.txt"), 'a')

list_imgs = os.listdir(image_dir)
list_imgs.sort()
random.shuffle(list_imgs)
imgs_len = len(list_imgs)

for i in range(0, imgs_len):
    path = os.path.join(image_dir, list_imgs[i])
    if os.path.isfile(path):
        image_path = image_dir + list_imgs[i]
        voc_path = list_imgs[i]
        (nameWithoutExtention, extention) = os.path.splitext(os.path.basename(image_path))
        (voc_nameWithoutExtention, voc_extention) = os.path.splitext(os.path.basename(voc_path))
        annotation_name = nameWithoutExtention + '.xml'
        annotation_path = os.path.join(annotation_dir, annotation_name)
        label_name = nameWithoutExtention + '.txt'
        label_path = os.path.join(yolo_labels_dir, label_name)

    if i <= TRAIN_RATIO * imgs_len:
        if os.path.exists(annotation_path):
            train_file.write(image_path + '\n')
            convert_annotation(nameWithoutExtention)
            copyfile(image_path, yolov5_images_train_dir + voc_path)
            copyfile(label_path, yolov5_labels_train_dir + label_name)
    else:
        if os.path.exists(annotation_path):
            test_file.write(image_path + '\n')
            convert_annotation(nameWithoutExtention)
            copyfile(image_path, yolov5_images_test_dir + voc_path)
            copyfile(label_path, yolov5_labels_test_dir + label_name)
    print("\r进度：{:3d} %".format(int((i + 1) / imgs_len * 100)), end='', flush=True)

train_file.close()
test_file.close()
input("\n输入任意键退出")

运行该文件就可以得到所需的训练集和验证集了

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1.5. 修改配置

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1.5.1. 修改数据配置文件

编辑data目录下的相应的yaml文件
找到目录下的voc.yaml文件，将该文件复制一份，将复制的文件重命名为watche.yaml 根据项目实况保留有用信息：

path: ./resources/VOC_DIY
train: # train images (relative to 'path')  8 images
  - images/train
val: # val images (relative to 'path')  2 images
  - images/val

# Classes
nc: 2  # number of classes
names: ['person', 'watche']  # class names

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1.5.2. 修改模型配置文件

由于该项目使用的是yolov5s.pt这个预训练权重，所以要使用models目录下的yolov5s.yaml文件中的相应参数
将yolov5s.yaml文件复制一份，然后将其重命名为yolov5_watche.yaml 根据项目实况改个；类型数量就好了：

# nc: 80  # number of classes
nc: 2  # number of classes

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2. 训练配置

训练是利用 train.py 文件

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2.1. 参数设置

同《YOLOv5 使用入门》一样，主要还是看参数设置：

def parse_opt(known=False):
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--weights', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='initial weights path')
    parser.add_argument('--cfg', type=str, default='', help='model.yaml path')
    parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='dataset.yaml path')
    parser.add_argument('--hyp', type=str, default=ROOT / 'data/hyps/hyp.scratch-low.yaml', help='hyperparameters path')
    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300)
    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs, -1 for autobatch')
    parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', type=int, default=640, help='train, val image size (pixels)')
    parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training')
    parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=False, help='resume most recent training')
    parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')
    parser.add_argument('--noval', action='store_true', help='only validate final epoch')
    parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable AutoAnchor')
    parser.add_argument('--noplots', action='store_true', help='save no plot files')
    parser.add_argument('--evolve', type=int, nargs='?', const=300, help='evolve hyperparameters for x generations')
    parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket')
    parser.add_argument('--cache', type=str, nargs='?', const='ram', help='--cache images in "ram" (default) or "disk"')
    parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training')
    parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%')
    parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class')
    parser.add_argument('--optimizer', type=str, choices=['SGD', 'Adam', 'AdamW'], default='SGD', help='optimizer')
    parser.add_argument('--sync-bn', action='store_true', help='use SyncBatchNorm, only available in DDP mode')
    parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='max dataloader workers (per RANK in DDP mode)')
    parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/train', help='save to project/name')
    parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name')
    parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
    parser.add_argument('--quad', action='store_true', help='quad dataloader')
    parser.add_argument('--cos-lr', action='store_true', help='cosine LR scheduler')
    parser.add_argument('--label-smoothing', type=float, default=0.0, help='Label smoothing epsilon')
    parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='EarlyStopping patience (epochs without improvement)')
    parser.add_argument('--freeze', nargs='+', type=int, default=[0], help='Freeze layers: backbone=10, first3=0 1 2')
    parser.add_argument('--save-period', type=int, default=-1, help='Save checkpoint every x epochs (disabled if < 1)')
    parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='DDP parameter, do not modify')

    # Weights & Biases arguments
    parser.add_argument('--entity', default=None, help='W&B: Entity')
    parser.add_argument('--upload_dataset', nargs='?', const=True, default=False, help='W&B: Upload data, "val" option')
    parser.add_argument('--bbox_interval', type=int, default=-1, help='W&B: Set bounding-box image logging interval')
    parser.add_argument('--artifact_alias', type=str, default='latest', help='W&B: Version of dataset artifact to use')

    opt = parser.parse_known_args()[0] if known else parser.parse_args()
    return opt

参数	说明
weights	初始化的权重文件的路径地址
cfg	模型配置文件的路径地址
data	数据配置文件的路径地址
hyp	超参数文件路径地址
epochs	训练次数
batch-size	批次大小
imgsz	输入图片尺寸
rect	是否采用矩形训练，默认False
resume	恢复训练
nosave	不保存模型，只保存最后一轮，默认False
noval	不进行验证，只验证最后一轮，默认False
noautoanchor	不自动调整anchor，默认False
evolve	是否进行超参数进化，默认False
bucket	谷歌云盘bucket，一般不会用到
cache	是否提前缓存图片到内存，以加快训练速度，默认False
image-weights	使用加权图像选择进行训练
device	训练的设备，cpu；0(表示一个gpu设备cuda:0)；0,1,2,3(多个gpu设备)
multi-scale	是否进行多尺度训练，默认False
single-cls	数据集是否只有一个类别，默认False
optimizer	优化器
sync-bn	是否使用跨卡同步BN,在DDP模式使用
workers	最大工作核心数
project	训练模型的保存位置
name	模型保存的目录名称

将权重路径、权重配置和数据集配置文件路径修改

parser.add_argument('--weights', type=str, default=ROOT / 'weights/yolov5s.pt', help='initial weights path')
parser.add_argument('--cfg', type=str, default=ROOT / 'models/yolov5s_watche.yaml', help='model.yaml path')
parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/watche.yaml', help='dataset.yaml path')

还有需要改动的一般就是训练次数、批次大小和工作核心数了

parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300)
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs, -1 for autobatch')
parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='max dataloader workers (per RANK in DDP mode)')

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2.2. 执行训练

配置好后，直接执行

$ python train.py

期间可以用 tensorboard 查看参数

$ tensorboard --logdir=runs/train

复制显示的网址地址，在浏览器打开查看训练过程

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3. 检测效果

训练过程数据和模型存放在 runs\train\exp 文件夹中

一个为最优的权重文件 best.pt，一个为最后一轮训练的权重文件 last.pt

在训练过程中大小在50M左右，不过训完成后处理为14M左右

参考 《YOLOv5 使用入门》，利用验证集的图片数据、刚训练好的模型和数据集配置进行检测：

$ python detect.py --source=resources/VOC_DIY/images/val/7.jpg  --weights=runs/train/exp/weights/best.pt --data=data/watche.yaml

效果还是可以的

cls:1, xywh:[0.7656546235084534, 0.6132478713989258, 0.14231498539447784, 0.06410256773233414], conf:0.77
cls:0, xywh:[0.4962049424648285, 0.5197649598121643, 0.7267552018165588, 0.6314102411270142], conf:0.78

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谢谢