yolov5实践

目录

一、环境搭建

1、安装pychram

2、下载yolov5项目

3、安装Anaconda

4、安装GPU驱动CUDA

二、项目运行

1、运行测试文件

2、检测自己的图片

3、训练数据获得模型

4、训练自己的数据集获得模型

（1） 图片准备

（2）标签集的准备

（3）数据集更换路径

（4）修改训练数据的配置文件

5、使用自己的模型检测数据

---

一、环境搭建

1、安装pychram

官网下载：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

安装可默认安装也可以根据网上的教程安装

安装教程（可以不安装python）：

Python以及Pychram安装教程(2022)_冷巷(✘_✘)的博客-CSDN博客

汉化教程：

2021 Pycharm汉化教程，两种方法，带图讲解，简洁明了_愿你笑的博客-CSDN博客_pycharm汉化

2、下载yolov5项目

官网下载：GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite

 

直接下载为最新版yolov5的项目，想要其它版本的点击网页右侧的Releases进入页面并往下翻可以找到不同版本及其参数

下载完成后解压在任意路径下，再打开pychram

 

打开项目文件后双击打开requirements.txt文件，记录下环境要求中的"torch"的版本要求，然后去打开Anaconda创建虚拟环境（不关闭pychram）

3、安装Anaconda

官网下载：https://www.anaconda.com/products/distribution#macos

Anaconda为免费软件，没有特殊版本

最好根据网上教程安装，教程地址：

史上最全最详细的Anaconda安装教程_OSurer的博客-CSDN博客_anaconda清华镜像下载安装教程

安装好后打开Anaconda的可视化窗口（更方便创建虚拟环境，并会在创建时下载一些基础的库，不用自己在命令行一行一行的输入下载）

 

打开后点击窗口左侧的Environments，然后点击窗口下方Create创建新的虚拟环境

选好后点击Create，等待Anaconda自行安装python基础环境，安装好后切换到pychram窗口，点击页面右下角，添加新的解释器

配好后窗口下方有进度条显示加载环境配置

 

加载完后找到窗口上方提示信息，点击安装要求，然后会有弹窗提示安装（不止图片上显示的这些），直接点击安装

等待各个库安装，一般会有库不能直接安装，等待其提示

安装完成后会有pytorch的一系列库不能直接安装，进入pytorch官网

官网地址：https://pytorch.org/get-started/locally/#windows-package-manager

 

然后打开Anaconda的命令行窗口，输入"activate (name)"转到先前创建的虚拟环境

 

粘贴在pytorch官网复制的命令，执行等待下载安装完成

其它未被pychram自动安装好的库使用"conda install (name)"或"pip install (name)"安装

如果下载速度很慢，可以配置镜像源下载：

Anaconda配置国内镜像源_run_success的博客-CSDN博客_conda添加镜像源

4、安装GPU驱动CUDA

yolov5为深度学习算法，而深度学习获得模型需要训练大量数据集，电脑CPU训练速度很慢，需要使用GPU训练，CPU训练官方coco数据集可能要用几个小时甚至几天（具体时间没试过），而GPU只需要几十分钟

官网下载：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

前面选择pytorch时，其选项中有cuda的对应版本，不要安错版本

 

CUDA安装教程：

CUDA安装教程（超详细）_Billie使劲学的博客-CSDN博客_cuda安装

二、项目运行

1、运行测试文件

测试文件名字：detect.py

如果前面的环境搭建好了，就可以直接运行测试文件了

运行时会自动下载模型yolov5s.pt到项目集中

结果被保存在项目文件runs/detect/下，每运行一次生成一个文件夹，结果为检测并画框过后的图片

2、检测自己的图片

查看detect.py中的代码，约200+行处的"parse_opt"函数

图中第219行"default=ROOT / 'data/images'"为要测试的图片的路径，可以更改为自己的图片路径或将自己的图片放到该路径下

第222行"default=0.25"为置信度（当检测到图中某块是需要检测物体的可能性大于等于这个值时，将该块标注为检测出的物体），可以适当调高一些，也就是检测到较大概率才标注出来

网上有详细注释：

yolov5——detect.py代码【注释、详解、使用教程】_Charms@的博客-CSDN博客_detect.py

因为使用的是官方模型，所以效果应该还是可以的

3、训练数据获得模型

主要的训练文件名字：train.py

训练文件的程序需要完整的环境配置，运行时可能会报错，如果是找不到模块就说明环境配置没有完全搭建好，缺少哪个包就安装哪个。

同时，项目的默认要求电脑配置较高，自己的电脑运行时也可能报错

可将这两个参数值调低

该文件在网上也有详细的注释：

yolov5——train.py代码【注释、详解、使用教程】_Charms@的博客-CSDN博客

不多修改其它参数运行时，默认加载coco128数据集，可以自己先下好在运行，也可以等运行时默认下载（最好默认下载，自己下载时要找到正确的路径程序才能识别到）

初次运行也可能出现其它错误，在此不一一举例，请自行搜索

结果被保存在项目文件runs/train/下，每运行一次生成一个文件夹

（1）生成的模型文件（weights中best.pt和last.pt）

（2）根据最好模型生成的混淆矩阵

对角线表示检测正确的数据，颜色越深表示检测越精确，可明显看出本次训练对大部分标签检测正确率较高，也有部分标签检测正确率较低

（3）根据最好模型生成的P、R、PR、F1曲线

P曲线，灰色线条为各类别的P曲线，蓝色为所有曲线的均值，纵轴为查准率（检测出的物体为正确的概率），横轴为置信度（模型认为该物体是该标签的相信程度），可以看出置信度越高时查准率越高

R曲线，纵轴为查全率（有多少物体被正确检测出，还有多少物体漏检），可以看出置信度越高会有越多物体漏检

PR曲线，可以看出全部检测正确时有部分漏检，而全部检测出时有部分检测错误

F1曲线，F1为查准率和查全率的调和平均数，及其值越高表示效果越好，图像左上角写出了F1最大值及其坐标

（4）results.csv表格

包含每轮训练的模型不同参数（各个损失率、查全率、查准率、查准率和查全率的调和平均数等）

（5）results.png图片

每轮训练的各个参数在直角坐标系上的散点及连线，能较清晰的看出各参数的变化趋势（随着训练次数的增加模型各参数向更好的方向变化且变化逐渐平缓）

（6）opt.yaml和hyp.yaml模型配置文件

保留本次训练的参数配置（神经网络结构），方便后续对比不同参数下的模型。训练时可修改项目代码中的参数来获得不同的训练模型，这些参数不存在最优的设置，需要自己慢慢调试获得较为理想的模型。

（7）labels.jpg 和labels_correlogram.jpg图片

labels_correlogram.jpg是数据的多变量联合分布直方图，较为复杂，但用处不大

（8）其它图片

训练过程中的一些测试效果图，可以大致看出模型的优劣

4、训练自己的数据集获得模型

（1） 图片准备

图片最好不要选择png格式的图片，因为从网上下载的png格式图片有部分是没有底色的（在训练时无底色的图片的底色为黑色，而使用普通的图片查看器其底色为白色）

图片一般有两种方法获得：网上下载、自己拍照

拍照最好是使用录像+视频逐帧裁剪图片，这样训练需要不同角度的图片时更方便获得连续变化角度的图片

视频逐帧裁剪图片的python代码（环境可直接使用项目环境），该程序为"input"式程序，可直接运行，不需要修改其它参数：

import cv2
import os
f = 30  # 截图速率默认为每30帧一张
def transfer():  # 定义转换过程（核心代码）
    try:
        os.makedirs(pic_path)  # 自动在视频文件同一路径生成以视频文件名为名字的新文件夹
    except FileExistsError:
        print('————已存在与视频同名文件夹，请删除后再操作！————')
        quit()  # 存在同名文件夹系统报错，退出程序
    cap = cv2.VideoCapture(video)  # 导入视频文件
    num = 1  # 可在此处修改图片文件名起始序号
    print('————设置完成，即将开始导出图片！————')
    while True:
        if cap.grab():
            num += 1
            if num % f == 1:  # 每f帧截取一个图片
                flag, frame = cap.retrieve()  # 解码并返回一个帧
                if not flag:
                    continue
                else:
                    # cv2.imshow('video', frame)
                    new = pic_path + "/" + pic_name + str(int(num / f)) + ".jpg"  # 定义图片的输出路径以及名字
                    print('正在导出：' + pic_name + str(int(num / f)) + ".jpg (按Esc停止运行)")
                    cv2.imencode('.jpg', frame)[1].tofile(new)  # 将生成的截图输出到新文件夹并命名
        else:  # 运行完毕自动退出
            break
        if cv2.waitKey(10) == 27:  # 检测到按下Esc时退出
            quit()
print("程序已开始循环")
while True:
    password = input('输入0退出程序：')
    if password == '0':
        break
    while True:  # 用户设置阶段
        try:
            video_path = input('请输入你的视频文件所在路径(如：F:/新建文件夹，注意是/斜杠和英文冒号)：')  # 获取视频文件路径
            if not os.path.exists(video_path):  # 判断文件路径是否存在
                print('你输入的文件路径有误，请重新输入！')
            else:
                print('————文件路径匹配成功！————')
                break
        except NameError:
            print('你输入的文件路径有误，请重新输入！')
    while True:
        try:
            video_name = input('请输入你的mp4视频文件名(不需要加后缀，如：我的视频)：')  # 获取视频文件名
            video = video_path + "/" + video_name + ".mp4"   # 格式默认为mp4，如果你要转换别的格式，请在此处更改
            if not os.path.exists(video) or video_name == '':  # 判断文件是否存在
                print('你输入的文件名有误，请重新输入！')
            if os.path.exists(video) and video_name != '':
                print('————视频文件匹配成功！————')
                break
        except ValueError:
            print('你输入的文件名有误，请重新输入！')
    while True:
        try:
            f = int(input('请输入你想要的帧数(即每多少帧截一张图，如：最小间隔逐帧截图，则输入2，不输入则默认设置为30)：'))  # 获取用户的帧率需求，只限数字
            if f < 0:
                print('帧数不能为负！')
            elif f == 0:
                print('帧数不能为0！')
            elif f == 1:
                f += 1
                print('————帧数不支持设为1，截图速率已设置为' + str(f) + '帧一张！————')  # 帧数为1时，系统不运作，这个是bug
                break
            else:
                print('————截图速率已成功设置为' + str(f) + '帧一张！————')
                break
        except ValueError:
            print('————截图速率已自动设置为默认的' + str(f) + '帧一张！————')
            break
    pic_name = input('请输入你要生成的图片名称(不输入则默认为纯数字，推荐不输入名字直接回车键，因为生成PPT需要纯数字的文件名)：')  # 获取用户的图片文件名需求，文件名为：输入的名字+数字
    if not pic_name:
        pic_name = ""  # 不输入则默认为空名字+数字
    pic_path = video[:-4] + "/"  # 根据用户输入的视频文件路径来定义图片存放路径
    transfer()  # 主程序启动
    print('运行完毕！图片已全部保存在：' + pic_pat

（2）标签集的准备

标签集的准备需要使用打标工具，这里推荐使用可以安装在anaconda虚拟环境中的labelimg，就不需要安装其它软件，也可以使用labelme，不过labelme生成的标签文件是json格式的，而labelimg生成的是txt格式的，项目训练需要使用的是txt格式的标签文件，使用labelme打标还需要解析json文件将其转换为txt文件。

打标工具的下载和使用都较为简单，下载和使用教程：

labelImg的使用教程，快捷键，用于标注voc或者yolo格式的数据_嗨，紫玉灵神熊的博客-CSDN博客_labelimg使用教程

（3）数据集更换路径

这里先不去更改项目程序中的路径，先将图片文件与对应标签文件放到指定路径下——（任意位置，最好是项目文件外同级或之中）新建文件夹（命名随意），进入其中新建两个文件夹images和labels（名字必须是这个，项目代码中很多地方都是写的这两个名字，与其修改代码不如修改文件夹名），然后将图片放进images，标签文件放进labels

（4）修改训练数据的配置文件

未改前为此（版本不同参数不一定相同）

修改为自己的数据集（一般修改最好是注释掉以前的代码，重新写自己的代码，不然出错了就改不回来了）

改完后就可以运行train.py文件开始训练了

5、使用自己的模型检测数据

前面说了检测自己的图片，此处操作与其一致，但还需要修改一下检测模型的路径

在detect.py文件中修改这一行

修改完后运行detect.py文件即可得到检测结果

至此，yolov5的基础实践就结束了，而yolov5的功能不止于此，后续需要更多的学习理解yolov5的其它功能与其逻辑