yolov5训练coco128数据集和测试与检测

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yolov5训练coco128数据集和测试与检测
参考链接
一、coco数据集
二、训练train.py
三、验证val.py
四、推理预测detect.py

参考链接

一、coco数据集

1. 简介

MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context，起源于微软2014年的Microsoft COCO数据集，主要用于目标检测，图像分割，姿态估计等，共有80个类
在这里插入图片描述
MSCOCO 是具有80个类别的大规模数据集，其数据分为三部分：训练、验证和测试，每部分分别包含 118287, 5000 和 40670张图片，总大小约25g。其中测试数据集没有标注信息，所以注释部分只有训练和验证的。
关于COCO的测试集:2017年COCO测试集包含〜40K个测试图像。测试集被分成两个大致相同大小的split约20K的图像：test-dev 和test-challenge。
在这里插入图片描述

Test-Dev：test-dev split 是在一般情况下测试的默认测试数据。通常应该在test-dev集中报告论文的结果，以便公正公开比较。
Test-Challenge：test-challenge split被用于每年托管的COCO挑战

2. 下载

(1) 官网
第一种方法肯定是官网，来到下载页面：官网
在这里插入图片描述
Images就是数据集，Annotations表示标注信息使用 JSON 格式存储( annotations ), COCO API用于访问和操作所有“标注”进行预处理

不同年份的数据集用在不同的任务上，常用的是2017 train/val/test images

(2) 其他下载方式
CoCo数据集下载
 Dataset之COCO数据集：COCO数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略

3.解压后的数据

下载后，依据https://github.com/cocodataset/cocoapi 的要求，将图片解压到coco/images/，如下图所示。
在这里插入图片描述
下载并按路径要求解压图片
接着下载标注文件annotations_trainval2017.zip，并按cocoapi 的要求，将标注文件解压到coco/annotations/

下载并按路径要求解压标注，其中用于目标检测的是：instances_val2017.json和instances_train2017.json

4. COCO数据集(.json)训练格式转换成YOLO格式(.txt)

详细！正确！COCO数据集（.json）训练格式转换成YOLO格式（.txt）
yolov5的数据集格式：COCO数据集转换成yolov5训练的数据集格式代码
把下载的coco数据原图放到images目录下，标准文件放在annotatioons下，在coco数据集中，coco2017train或coco2017val数据集中标注的目标(类别)位置在annotations 文件中以 (x, y, width, height) 来进行表示，x，y表示bbox左上角位置，width, height表示bbox的宽和高。而在YOLO训练或者进行验证的时候读取的标注格式是以 (xmin, ymin, xmax, ymax) 来进行表示，xmin, ymin表示bbox左上角位置， xmax, ymax表示bbox右下角位置，并且要求保存为.txt文件格式（名字与image对应）
在这里插入图片描述

实现代码如下

#-*-coding:gb2312-*-


#COCO 格式的数据集转化为 YOLO 格式的数据集
#--json_path 输入的json文件路径
#--save_path 保存的文件夹名字，默认为当前目录下的labels。

import os
import json
from tqdm import tqdm
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
#这里根据自己的json文件位置，换成自己的就行
parser.add_argument('--json_path', default='/home/kandi/datasets/coco/annotations/instances_train2017.json',type=str, help="input: coco format(json)")
#这里设置.txt文件保存位置
parser.add_argument('--save_path', default='/home/kandi/datasets/coco/labels/train2017', type=str, help="specify where to save the output dir of labels")
arg = parser.parse_args()

def convert(size, box):
    dw = 1. / (size[0])
    dh = 1. / (size[1])
    x = box[0] + box[2] / 2.0
    y = box[1] + box[3] / 2.0
    w = box[2]
    h = box[3]
#round函数确定(xmin, ymin, xmax, ymax)的小数位数
    x = round(x * dw, 6)
    w = round(w * dw, 6)
    y = round(y * dh, 6)
    h = round(h * dh, 6)
    return (x, y, w, h)

if __name__ == '__main__':
    json_file =   arg.json_path # COCO Object Instance 类型的标注
    ana_txt_save_path = arg.save_path  # 保存的路径

    data = json.load(open(json_file, 'r'))
    if not os.path.exists(ana_txt_save_path):
        os.makedirs(ana_txt_save_path)

    id_map = {} # coco数据集的id不连续！重新映射一下再输出！
    with open(os.path.join(ana_txt_save_path, 'classes.txt'), 'w') as f:
        # 写入classes.txt
        for i, category in enumerate(data['categories']):
            f.write(f"{category['name']}\n")
            id_map[category['id']] = i
    # print(id_map)
    #这里需要根据自己的需要，更改写入图像相对路径的文件位置。
    list_file = open(os.path.join(ana_txt_save_path, 'train2017.txt'), 'w')
    for img in tqdm(data['images']):
        filename = img["file_name"]
        img_width = img["width"]
        img_height = img["height"]
        img_id = img["id"]
        head, tail = os.path.splitext(filename)
        ana_txt_name = head + ".txt"  # 对应的txt名字，与jpg一致
        f_txt = open(os.path.join(ana_txt_save_path, ana_txt_name), 'w')
        for ann in data['annotations']:
            if ann['image_id'] == img_id:
                box = convert((img_width, img_height), ann["bbox"])
                f_txt.write("%s %s %s %s %s\n" % (id_map[ann["category_id"]], box[0], box[1], box[2], box[3]))
        f_txt.close()
        #将图片的相对路径写入train2017或val2017的路径
        list_file.write('./images/train2017/%s.jpg\n' %(head))
    list_file.close()

YOLOv5把官方的json格式的标注文件解析成为txt文件，也可从链接下载，然后解压到…/datasets文件夹

二、训练train.py

yolov训练自定义数据

train.py：数据加载器旨在兼顾速度和准确性
val.py：验证(Validation)通常在完成模型训练后，用于测试模型的精度，mAP
detect.py：旨在真实世界中获得最佳的推理结果。

。

我这里选择 COCO128 上训练 YOLOv5s 模型。预训练权重是从最新的 YOLOv5 版本自动下载的。

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 3 --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt

img：指定训练照片的像素
batch：单次迭代训练图片数，越大所需内存越大
epochs：训练轮次
data：需按照自己的数据集及其位置修改
weights：权重文件

训练时终端的输入部分日志信息如下：

                 Class     Images  Instances          P          R      mAP50   mAP50-95:  50%|     | 2/4 00:00
                 Class     Images  Instances          P          R      mAP50   mAP50-95:  75%|  | 3/4 00:00
                 Class     Images  Instances          P          R      mAP50   mAP50-95: 100%|| 4/4 00:00
                 Class     Images  Instances          P          R      mAP50   mAP50-95: 100%|| 4/4 00:00
                   all        128        929      0.748      0.651      0.737      0.487

3 epochs completed in 0.003 hours.
Optimizer stripped from runs/train/exp/weights/last.pt, 14.8MB
Optimizer stripped from runs/train/exp/weights/best.pt, 14.8MB

Validating runs/train/exp/weights/best.pt...
Fusing layers... 
Model summary: 157 layers, 7225885 parameters, 0 gradients, 16.4 GFLOPs

                 Class     Images  Instances          P          R      mAP50   mAP50-95:   0%|          | 0/4 00:00
                 Class     Images  Instances          P          R      mAP50   mAP50-95:  25%|       | 1/4 00:00
                 Class     Images  Instances          P          R      mAP50   mAP50-95:  50%|     | 2/4 00:01
                 Class     Images  Instances          P          R      mAP50   mAP50-95:  75%|  | 3/4 00:02
                 Class     Images  Instances          P          R      mAP50   mAP50-95: 100%|| 4/4 00:03
                 Class     Images  Instances          P          R      mAP50   mAP50-95: 100%|| 4/4 00:03
                   all        128        929      0.752      0.651      0.738      0.487
                person        128        254      0.871      0.718      0.808      0.528

其中可以看到Validating runs/train/exp/weights/best.pt…，说明在训练阶段每个batch训练结束后，都会调用一次val脚本，进行一次模型的验证。而当整个模型训练结束是，同样再会调用一次这个val脚本。

所有训练结果都保存在runs/train/递增的运行目录中，即runs/train/exp2等runs/train/exp3，训练完成后，在runs->train->exp->weights文件夹下找到last.pt和best.pt文件，其中best.pt是训练效果最好的权重文件，last.pt是训练最后一轮的权重文件

三、验证val.py

test.py已改为val.py
train.py：数据加载器旨在兼顾速度和准确性
val.py：验证(Validation)通常在完成模型训练后，用于测试模型的精度，mAP
detect.py：旨在真实世界中获得最佳的推理结果。

训练完成后，在runs->train->exp->weights文件夹下找到last.pt和best.pt文件打开val.py运行，进行模型验证。

python val.py --weights runs/train/exp6/weights/best.pt --data coco128.yaml --img 640

四、推理预测detect.py

train.py：数据加载器旨在兼顾速度和准确性
val.py：验证(Validation)通常在完成模型训练后，用于测试模型的精度，mAP
detect.py：旨在真实世界中获得最佳的推理结果。

1. 用coco128训练的模型best.pt来检测

上面我们训练出来的小权重文件best.pt大概14.1M左右，检测的命令如下：

python detect.py --weights runs/train/exp6/weights/best.pt --source data/images/zidane.jpg

检测的结果如下：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Pi7ruYTd-1670036355059)(yolov5训练coco数据集.assets/image-20221203091642062.png)]

2.用yolov5预先训练好的小模型yolov5s.pt

yolov5s.pt大概也是14.1M左右，检测命令如下：
python detect.py --weights weights/yolov5s.pt --source data/images/zidane.jpg
检测结果如下：
在这里插入图片描述

3. 用yolov5预先训练好的大模型yolov5x6.pt

yolov5x6.pt约为269M，检测命令如下
python detect.py --weights weights/yolov5x6.pt --source data/images/zidane.jpg
检测的结果如下
在这里插入图片描述
从上面3种情况检测得到的置信度值(红色和绿色框上的数值)，大权重文件得到的可信度数值越高。