【目标检测】YOLOv5模型训练自己的数据集—YOLOv5实现动物检测(基于pytorch框架的动物牛马检测识别)

说明

本次实验案例是基于pytorch框架下，用yolov5模型实现牛和马的目标检测，数据集是自己制作的，具体制作方法参考我另外一篇博客labelme制作数据集，为了方便大家也可以直接下载我的数据集进行模型复现，网盘链接如下：数据集链接：提取码：xss6。

1、环境安装

(此步可以跳过，与本文内容无太大关系，就单纯想水文字)
（1）、打开anaconda的Anaconda Prompt工具：
(2)、执行如下操作进行conda环境安装：

conda env list#查看conda环境
conda create -n yolov5 python=3.8#创建conda环境命名为yolov5，python解释器版本指定3.8版本

创建过程中刚创建的环境会显示在过程中，如上图红框处环境所在位置，接下来去电脑中的该位置可以找到创建的环境，如下图：

（3）接下来打开pycharm工具进行如下操作


至此创建的解释器添加完成

注意：我的pycharm是汉化后的中文版，pycharm安装汉化教程请参考我另外一篇博客pycharm安装和汉化
至此conda环境搭建完成。

2、安装依赖包

打开yolov5模型可以看到requirement.txt文件，文件里面是yolov5模型需要安装的包：

（1）、进入pycharm的终端

（2）、进入环境
步骤如下图：1是终端路径进入yolov5模型里面，2 是查看当前的conda环境，“*”表示当前所处的conda环境，3是切换到yolov5的conda环境里面。

（3）、安装依赖包

pip install -r requirements.txt

3、测试依赖是否安装成功

找到此文件运行
可以发现测试模型的图片放在当前目录下的data/images下：

运行detect.py文件，最后一行反馈出测试结果保存路径，如下图：

点击进入runs/detect/exp目录，可以发现测试结果：

测试成功，表示环境安装成功。

4、文件配置

（1）、放入准备好的数据集
注意数据集制作过程参考：yolov5数据集制作
或者可以用标注好的数据集(在文章开头)：

（2）、创建.yaml文件

我命名为horse.yaml（无强制要求，看个人需求随意命名）:

根据数据集的路径进行如下编写，一个是数据集的路径，一个是目标检测的类别标签0和1.

# parent
# ├── yolov5
#     └── dataset
#         └── train
#            └── images
#         └── val
#             └── images
#         └── test
#             └── images
train: ../dataset/train/images/
val: ../dataset/val/images/
test: ../dataset/test/images/

# Classes
names:
  0: cattle
  1: horse

（3）修改目标检测的类别
本次实验是对牛和马两个类别进行检测识别，所有把类别修改为2

配置准备就绪。

5、模型训练

在终端输入如下代码：

python train.py --img 640 --batch 32 --epoch 100 --data data/horse.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights weights/yolov5s.pt

–img：输入图片尺寸（640）
–batch：批次文件数量（32）
–epoch：训练轮次（100）
–data：数据集配置文件yaml文件的路径（data/horse.yaml）
–cfg：模型yaml文件的路径地址（models/yolov5s.yaml）
–weights：初始化的权重文件的路径地址（weights/yolov5s.pt）

如上图，可以看出，模型训练完100轮后，结果保存在runs/train/exp路径下，进入该路径可以看到模型训练的一些结果：

• 随便展示几张结果图：
  
  

6、模型评估

对模型进行评估推理预测，代码如下：

python val.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --data ./data/horse.yaml --img 640

–weights：训练后的模型路径（runs/train/exp/weights/best.pt，exp后的数字应 与训练结果输出的路径一致）
–data：数据集配置文件yaml文件的路径（data/horse.yaml）
–img：输入图片尺寸（640）

• 运行截图：
  
  可以发现模型评估结果保存到runs/val/exp2路径下，进入此文件夹内：
  
  下面的图片展示了模型在训练过程中不同指标的变化情况
  ●召回率（R_curve.png）
  

●F1-Score（F1_curve.png）

●准确率（P_curve.png）

●PR曲线（PR_curve.png）

7、模型推理

python detect.py --source ../dataset/test/images --weights ./runs/train/exp/weights/best.pt

–weights：训练后的模型路径（runs/train/exp/weights/best.pt，与模型评估中的路 径一致）
–source：测试集的路径（…/dataset/test/images）

• 运行截图：
  

• 推理结果展示：