YOLOV5

1、YOLOv5算法简介

        YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示:

输入端:在模型训练阶段,提出了一些改进思路,主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放;
基准网络:融合其它检测算法中的一些新思路,主要包括:Focus结构与CSP结构;
Neck网络:目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层,Yolov5中添加了FPN+PAN结构;
Head输出层:输出层的锚框机制与YOLOv4相同,主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss,以及预测框筛选的DIOU_nms。

2、YOLOv5算法详解

2.1 源码下载:GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite

2.2 环境配置

matplotlib>=3.2.2
 
numpy>=1.18.5
 
opencv-python>=4.1.2
 
pillow
 
PyYAML>=5.3
 
scipy>=1.4.1
 
tensorboard>=2.2
 
torch>=1.6.0
 
torchvision>=0.7.0
 
tqdm>=4.41.0

3、数据集下载:约200M已上传,在资源自己下载

4、生成数据集

YoloV5的数据集和以前版本的数据集并不相同,我们先看一下转换后的数据集。

数据结构如下图:

YOLOV5_第1张图片

images文件夹存放train和val的图片

labels里面存放train和val的物体数据,里面的每个txt文件和images里面的图片是一一对应的。

txt文件的内容如下:

YOLOV5_第2张图片

格式:物体类别 x y w h  

坐标是不是真实的坐标,是将坐标除以宽高后的计算出来的,是相对于宽和高的比例。

下面我们编写生成数据集的代码,新建LabelmeToYoloV5.py,然后写入下面的代码。

import os
 
import numpy as np
 
import json
 
from glob import glob
 
import cv2
 
from sklearn.model_selection import train_test_split
 
from os import getcwd
 
 
 
classes = ["aircraft", "oiltank"]
 
# 1.标签路径
 
labelme_path = "LabelmeData/"
 
isUseTest = True  # 是否创建test集
 
# 3.获取待处理文件
 
files = glob(labelme_path + "*.json")
 
files = [i.replace("\\", "/").split("/")[-1].split(".json")[0] for i in files]
 
print(files)
 
if isUseTest:
 
    trainval_files, test_files = train_test_split(files, test_size=0.1, random_state=55)
 
else:
 
    trainval_files = files
 
# split
 
train_files, val_files = train_test_split(trainval_files, test_size=0.1, random_state=55)
 
 
 
 
 
def convert(size, box):
 
    dw = 1. / (size[0])
 
    dh = 1. / (size[1])
 
    x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1
 
    y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1
 
    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)
 
 
 
 
 
wd = getcwd()
 
print(wd)
 
 
 
 
 
def ChangeToYolo5(files, txt_Name):
 
    if not os.path.exists('tmp/'):
 
        os.makedirs('tmp/')
 
    list_file = open('tmp/%s.txt' % (txt_Name), 'w')
 
    for json_file_ in files:
 
        json_filename = labelme_path + json_file_ + ".json"
 
        imagePath = labelme_path + json_file_ + ".jpg"
 
        list_file.write('%s/%s\n' % (wd, imagePath))
 
        out_file = open('%s/%s.txt' % (labelme_path, json_file_), 'w')
 
        json_file = json.load(open(json_filename, "r", encoding="utf-8"))
 
        height, width, channels = cv2.imread(labelme_path + json_file_ + ".jpg").shape
 
        for multi in json_file["shapes"]:
 
            points = np.array(multi["points"])
 
            xmin = min(points[:, 0]) if min(points[:, 0]) > 0 else 0
 
            xmax = max(points[:, 0]) if max(points[:, 0]) > 0 else 0
 
            ymin = min(points[:, 1]) if min(points[:, 1]) > 0 else 0
 
            ymax = max(points[:, 1]) if max(points[:, 1]) > 0 else 0
 
            label = multi["label"]
 
            if xmax <= xmin:
 
                pass
 
            elif ymax <= ymin:
 
                pass
 
            else:
 
                cls_id = classes.index(label)
 
                b = (float(xmin), float(xmax), float(ymin), float(ymax))
 
                bb = convert((width, height), b)
 
                out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')
 
                print(json_filename, xmin, ymin, xmax, ymax, cls_id)
 
ChangeToYolo5(train_files, "train")
 
ChangeToYolo5(val_files, "val")
 
ChangeToYolo5(test_files, "test")

这段代码执行完成会在LabelmeData生成每个图片的txt标注数据,同时在tmp文件夹下面生成训练集、验证集和测试集的txt,txt记录的是图片的路径,为下一步生成YoloV5训练和测试用的数据集做准备。在tmp文件夹下面新建MakeData.py文件,生成最终的结果,目录结构

打开MakeData.py,写入下面的代码。

import shutil
import os
 
file_List = ["train", "val", "test"]
for file in file_List:
    if not os.path.exists('../VOC/images/%s' % file):
        os.makedirs('../VOC/images/%s' % file)
    if not os.path.exists('../VOC/labels/%s' % file):
        os.makedirs('../VOC/labels/%s' % file)
    print(os.path.exists('../tmp/%s.txt' % file))
    f = open('../tmp/%s.txt' % file, 'r')
    lines = f.readlines()
    for line in lines:
        print(line)
        line = "/".join(line.split('/')[-5:]).strip()
        shutil.copy(line, "../VOC/images/%s" % file)
        line = line.replace('JPEGImages', 'labels')
        line = line.replace('jpg', 'txt')
        shutil.copy(line, "../VOC/labels/%s/" % file)

5、 修改参数

打开voc.yaml文件,修改里面的配置参数

 train: VOC/images/train/  # 训练集图片的路径

val: VOC/images/val/  # 验证集图片的路径

# number of classes
 
nc: 2 #检测的类别,本次数据集有两个类别所以写2
 
 
 
# class names
 
names: ["aircraft", "oiltank"]#类别的名称,和转换数据集时的list对应 

6.  修改train.py的参数并训练数据,不作要求

7. 待训练完成后,修改test.py参数,并进行测试

 

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