yolov5创建数据集并训练目标检测模型

数据集收集

使用labelimg进行数据标注

下面展示一些 内联代码片。

pip install labelimg
labelimg

第一步点击 点击打开文件，选择要标注的图像目录，之后点击改变保存目录，选择标注的标签保存位置

之后选择标签的格式，取决于训练时模型读取数据的方式
建议在 View 里 打开自动保存

快捷键
A	上一张图片
D	下一张图片
W	快速框选

数据集格式

以yolov5为例

datasets

train

images

labels

test

images

labels

valid

images

labels

建议数据集划分为 train: test: valid = 7: 2: 1

训练模型

下载并配置yolov5环境

需要在pytorch gpu版本下进行

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 
cd yolov5
pip install -r requirements.txt  # 下载所需包

放置数据集

将数据集放在 yolo5 目录下即可，之后配饰 .yaml 文件

train: ../train/images
val: ../valid/images
test: ../test/images

nc: 你的数据种类数
names: ['类别1的名称', '类别2的名称', '类别3的名称']

命名为 data.yaml, 放在 yolo5\数据集目录 下

训练模型

打开train.py, 设置以下四个参数

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('--data', type=str, default=ROOT / 'datasets/data.yaml', help='dataset.yaml path')
    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=32, help='total batch size for all GPUs, -1 for autobatch')
    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=20, help='total training epochs')

–data 为数据集路径, 使用data.yaml 文件
–batch-size 为每个训练批次的图片数, 提高该数值会增加训练速度,同时也会带来更高的内存占用
–epochs 训练次数

模型默认使用yolov5s.pt, 各个预训练模型参数如下

Model	size (pixels)	mAPval 0.5:0.95	mAPval 0.5	Speed CPU b1 (ms)	Speed V100 b1 (ms)	Speed V100 b32 (ms)	params (M)	FLOPs @640 (B)
YOLOv5n	640	28.0	45.7	45	6.3	0.6	1.9	4.5
YOLOv5s	640	37.4	56.8	98	6.4	0.9	7.2	16.5
YOLOv5m	640	45.4	64.1	224	8.2	1.7	21.2	49.0
YOLOv5l	640	49.0	67.3	430	10.1	2.7	46.5	109.1
YOLOv5x	640	50.7	68.9	766	12.1	4.8	86.7	205.7
YOLOv5n6	1280	36.0	54.4	153	8.1	2.1	3.2	4.6
YOLOv5s6	1280	44.8	63.7	385	8.2	3.6	12.6	16.8
YOLOv5m6	1280	51.3	69.3	887	11.1	6.8	35.7	50.0
YOLOv5l6	1280	53.7	71.3	1784	15.8	10.5	76.8	111.4
YOLOv5x6 + [TTA][TTA]	1280 1536	55.0 55.8	72.7 72.7	3136 -	26.2 -	19.4 -	140.7 -	209.8 -

之后运行 train.py 训练模型

使用模型

pytorch.hub

import torch

# Model
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

# Images
img = 'https://ultralytics.com/images/zidane.jpg'numpy, list

# Inference
results = model(img)

# Results
results.print()

非hub模型的使用, 单张图片检测

from models.common import DetectMultiBackend
from utils.dataloaders import LoadImages
from utils.general import Profile, check_img_size, non_max_suppression, scale_boxes
from utils.torch_utils import select_device
from utils.plots import Annotator, colors
import cv2

import torch


def dtect_img(model, img_path, save_path, size=640):

    imgsz = (640, 640)
    bs = 1  # batch_size
    conf_thres = 0.25
    iou_thres = 0.45
    max_det = 1000
    classes = None
    agnostic_nms = True

    stride, names, pt = model.stride, model.names, model.pt
    imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride)  # check image size


    dataset = LoadImages(img_path, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt)

    model.warmup(imgsz=(1 if pt or model.triton else bs, 3, *imgsz))  # warmup
    seen, windows, dt = 0, [], (Profile(), Profile(), Profile())

    # 数据读取
    for path, im, im0s, vid_cap, s in dataset:
        with dt[0]:
            im = torch.from_numpy(im).to(model.device)
            im = im.half() if model.fp16 else im.float()  # uint8 to fp16/32
            im /= 255  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
            if len(im.shape) == 3:
                im = im[None]  # expand for batch dim

        # Inference
        with dt[1]:
            pred = model(im)
        # NMS
        with dt[2]:
            pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_det=max_det)

        det = pred[0]
        annotator = Annotator(im0s, line_width=3, example=str(names))
        if len(det):
            # 图像标注区域等比缩放
            det[:, :4] = scale_boxes(im.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round()

            for c in det[:, 5].unique():
                n = (det[:, 5] == c).sum()  # detections per class
                s += f"{
      
      n} {
      
      names[int(c)]}{
      
      's' * (n > 1)}, "  # add to string

            # 打印检测结果
            *xyxy, conf, cls = det.tolist()[0]
            name = names[int(c)]
            conf = f'{
      
      float(conf):.2f}'
            print(xyxy, "可信度：", conf, name)

            # 图像标注
            label = name + " " + conf
            annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(c, True))

            # 保存图片
            img = annotator.result()

    return img

if __name__ == '__main__':
     model_path = '' # 模型路径
     img_path = '' # 检测图片路径
     save_path = '' # 保存路径
     
     device = ''
     device = select_device(device)

     model_detect = DetectMultiBackend(model_path, device=device)
     img = dtect_img(model_detect, model_path, save_path=)