阿里天池街景字符编码YOLO5方案

前言

最近在做OCR相关的任务，用到了阿里天池一个街景字符识别比赛的数据集，索性就分享一下相关方案，我采用YOLO5模型，最终在平台提交分数也做到了0.924，没有经过任何优化，可以看出YOLO5的效果还是非常不错的。

比赛地址链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction?spm=5176.12281973.1005.7.3dd52448VtZc6t

下载YOLO5模型

YOLO5下载：https://github.com/ultralytics/yolov5

下载压缩包，然后放到自己文件夹进行解压。

在yolo5-master中打开命令行，键入以下命令安装相关包：

pip install -r requirements.txt

注意：安装包的时候可能会有各种各样的报错，特别是安装pycocotools的时候，不用慌，把报错复制粘贴到百度上面，都能解决！

获取数据集

YOLO已经准备好了，现在把比赛数据集拿出来，解析数据我就不自己写了，直接采用另外一位论坛上面老哥的代码，这里是训练集的处理，验证集也是一样的：

import os
import cv2
import json
train_json = json.load(open('mchar_train.json'))
for x in train_json:
    img=cv2.imread("images/train/"+x)
    width=img.shape[1]
    height=img.shape[0]
    train_label =list(map(int,train_json[x]['label']))
    train_height=list(map(int,train_json[x]['height']))
    train_left=list(map(int,train_json[x]['left']))
    train_width=list(map(int,train_json[x]['width']))
    train_top=list(map(int,train_json[x]['top']))
    loc_pic="labels/train/"+x.split('.')[0]+'.txt' 
    pic=open(loc_pic,"w")
    for i in range(len(train_label)):
        pic_label=train_label[i]
        pic_x=(train_left[i]+train_width[i]/2)/width
        pic_y=(train_top[i]+train_height[i]/2)/height
        pic_width=train_width[i]/width
        pic_height=train_height[i]/height            
        pic.write(str(pic_label)+" "+str(pic_x)+" "+str(pic_y)+" "+str(pic_width)+" "+str(pic_height))
        pic.write("\n")
    pic.close()

解析后的数据都是txt格式的，因为YOLO模型输入格式要求也是这样

数据处理好了以后，我们在yolo5-master中创建一个名为tianchi的文件夹，文件夹结构如下：

文件夹创建好后，把对应的数据拷贝进相应文件夹中就行了。

模型训练

我们把models文件夹中yolo5s.yaml文件复制一份到tianchi文件夹中，同时把data文件夹中coco128.yaml文件也复制一份到tianchi文件夹中，并且把yolo5s.yaml改名为street_yolo5s.yaml，把coco128.yaml改名为street_yolo.yaml，改好后如下图：

然后我们再将这两个文件中的内容进行修改，首先修改street_yolo5s.yaml：将nc的值改为10

然后修改street_yolo.yaml文件，只需要修改train和val的路径，还有nc和names就行了，然后把path那一行注释掉，修改后如下：

改完之后我们就可以进行模型训练了！！！
在yolo5-master中打开命令行，执行以下命令（这里我只设置了20个epoch作为示例，我自己是100个epoch训练后才是0.924）：

python train.py --data tianchi/streat_yolo.yaml --cfg tianchi/street_yolo5s.yaml --epochs 100

训练会花费很多时间，我训练了21个小时，电脑太垃圾了(GTX1050)！

测试数据预测

将test图片数据放入images文件夹中：

然后执行如下命令即可：

python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --source  tianchi/images/test/ --save-txt

预测完成后在runs/detect/exp中可以可以看到训练后的结果：

提交结果

预测出来的labels格式不是最终提交结果，我们要按照比赛要求的提交结果来，所以还要对结果进行一点处理：

import pandas as pd
import glob
import os
def get(elem):
    return elem[1]
label_path=glob.glob('labels/*.txt')
label_path.sort()
df_submit = pd.read_csv('mchar_sample_submit_A.csv')
df_submit.set_index('file_name')
for x in label_path:
    text=open(x,'r')
    result_list=[]
    for line in text.readlines():
        result_list.append((line.split(' ')[0],line.split(' ')[1]))
    result_list.sort(key=get)
    result=''
    for j in result_list:
        result+=j[0]
    label_path=x.split('\\')[-1].split('.')[0]+'.png'
    df_submit['file_code'][df_submit['file_name']==label_path]=result
    text.close()
df_submit.to_csv('content/submit.csv', index=None)

将submit.csv提交到天池平台上面：

写在最后

上面的成绩只是单纯的调用了模型，没有进行任何调优和融合，可以看出YOLO5的效果还是很好的，我们也可以采用不同的YOLO权重参数进行训练尝试，效果会更好。同时也感谢论坛各位大佬提供的各种想法和代码，我也是学到了很多，本人才疏学浅，如果有不对的地方希望指正！