技术标签: # 目标检测 机器学习 YOLOv5 深度学习 目标检测 训练自己的数据集
要求Python版本>=3.7,PyTorch版本>=1.5。
并且安装需要的库源:
pip install -U -r requirements.txt
上图是Pascal VOC格式数据集的标准格式。
为了应对YOLOv5的darknet格式 ,我们使用如下代码生成labels标签文件(为了简单起见,我们对train和test标签进行生成):
import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
from os import listdir, getcwd
from os.path import join
sets = ['train', 'test']
classes = ['XO', 'PN', 'PI', 'NP', 'HD', 'FP', 'FB', 'FO'] # 自己训练的类别
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('./Annotations/%s.xml' % (image_id))
out_file = open('./labels/%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')
wd = getcwd()
for image_set in sets:
if not os.path.exists('./labels/'):
os.makedirs('./labels/')
image_ids = open('./ImageSets/Main/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
list_file = open('./%s.txt' % (image_set), 'w')
for image_id in image_ids:
list_file.write('./JPEGImages/%s.jpg\n' % (image_id))
convert_annotation(image_id)
list_file.close()
结果如下所示:
我们可以看到生成了train.txt、test.txt和labels文件。
在模型官方的github中给出了数据集整合的方法:Train Custom Data
从上图可以看到,我们需要将labels文件夹中的.txt文件分别对应的放入train2017和val2017中;同样的,JPEGImages文件夹中的.jpg图像文件也分别对应的放入train2017和val2017中。
我是将labels里的文件全都复制到JPEGImages文件夹中。
这两种方法对应着下面配置训练文件的路径设置不同。
在data目录下新建VOC.yaml,配置训练的数据:
# COCO 2017 dataset http://cocodataset.org - first 128 training images
# Download command: python -c "from yolov5.utils.google_utils import gdrive_download; gdrive_download('1n_oKgR81BJtqk75b00eAjdv03qVCQn2f','coco128.zip')"
# Train command: python train.py --data ./data/coco128.yaml
# Dataset should be placed next to yolov5 folder:
# /parent_folder
# /coco128
# /yolov5
# train and val datasets (image directory or *.txt file with image paths)
#(上面第三步的不同体现在读取数据的路径,如果是官方的方法,我们填写如下路径:
#COCO/images/train2017/
#COCO/images/val2017/
#;如果使用我的方法,我们可以用上面生成labels时同时生成的train.txt和test.txt路径)
train: /root/yolov5-master/data/train.txt
val: /root/yolov5-master/data/test.txt
# number of classes
nc: 8
# class names
names: ['XO', 'PN', 'PI', 'NP', 'HD', 'FP', 'FB', 'FO']
models文件修改(我们想使用哪个模型就对应改哪个yaml),例如我们使用yolov5s.yaml:
# parameters
nc: 8 # number of classes <------------------ UPDATE to match your dataset(一般我们只需要改这个)
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
# anchors
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 backbone
backbone:
# [from, number, module, args]
[[-1, 1, Focus, [64, 3]], # 1-P1/2
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 2-P2/4
[-1, 3, Bottleneck, [128]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 4-P3/8
[-1, 9, BottleneckCSP, [256, False]],
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 6-P4/16
[-1, 9, BottleneckCSP, [512, False]],
[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 8-P5/32
[-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],
[-1, 12, BottleneckCSP, [1024, False]], # 10
]
# yolov5 head
head:
[[-1, 1, nn.Conv2d, [na * (nc + 5), 1, 1, 0]], # 12 (P5/32-large)
[-2, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4
[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
[-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],
[-1, 1, nn.Conv2d, [na * (nc + 5), 1, 1, 0]], # 16 (P4/16-medium)
[-2, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
[-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]],
[-1, 1, nn.Conv2d, [na * (nc + 5), 1, 1, 0]], # 21 (P3/8-small)
[[], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)
]
接下来我们就可以进行训练啦,可以使用如下代码,也可自己的修改参数:
python train.py --data data/VOC.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --batch-size 16 --epochs 5
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