YOLOV7训练专属于自己的目标检测模型（保姆级教程，含数据集预处理）

YOLOV7训练专属于自己的目标检测模型，以摔倒检测为例

0.引言

YOLOv7作为YOLO系列的又一大巅峰之作，吊打目前所有YOLO，本人也在第一时间进行了试验，下面将介绍利用自己的数据集训练YOLOv7模型。
github代码链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7 目前版本为v0.1
运行环境：ubuntu20.04 cuda11.0+cudnn8.0.4 python3.8 torch1.12.0
torchvision0.11.0

1.准备工作

（1）把yolov7克隆到本地

git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git

（2）在data目录下新建Annotations, images, ImageSets, labels 四个文件夹

images目录下存放数据集的图片文件
Annotations目录下存放图片的xml文件（labelImg标注）

目录结构如下所示

.
├── ./data
│   ├── ./data/Annotations
│   │   ├── ./data/Annotations/fall_0.xml
│   │   ├── ./data/Annotations/fall_1000.xml
│   │   ├── ./data/Annotations/fall_1001.xml
│   │   ├── ./data/Annotations/fall_1002.xml
│   │   ├── ./data/Annotations/fall_1003.xml
│   │   ├── ./data/Annotations/fall_1004.xml
│   │   ├── ...
│   ├── ./data/images
│   │   ├── ./data/images/fall_0.jpg
│   │   ├── ./data/images/fall_1000.jpg
│   │   ├── ./data/images/fall_1001.jpg
│   │   ├── ./data/images/fall_1002.jpg
│   │   ├── ./data/images/fall_1003.jpg
│   │   ├── ./data/images/fall_1004.jpg
│   │   ├── ...
│   ├── ./data/ImageSets
│   └── ./data/labels
│   ├── ./data/coco.yaml
│   ├── ./data/hyp.scratch.p5.yaml
│   ├── ./data/hyp.scratch.p6.yaml
│   ├── ./data/hyp.scratch.tiny.yaml
├── ./cfg
├── ./detect.py
├── ./figure
├── ./hubconf.py
├── ./inference
├── ./models
├── ./README.md
├── ....

（3）在yolov7根目录下新建一个文件splitDataset.py

随机分配训练/验证/测试集图片，代码如下所示：

import os
import random

trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.9
xmlfilepath = 'data/Annotations'
txtsavepath = 'data/ImageSets'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)

num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)

ftrainval = open('data/ImageSets/trainval.txt', 'w')
ftest = open('data/ImageSets/test.txt', 'w')
ftrain = open('data/ImageSets/train.txt', 'w')
fval = open('data/ImageSets/val.txt', 'w')

for i in list:
    name = total_xml[i][:-4] + '\n'
    if i in trainval:
        ftrainval.write(name)
        if i in train:
            ftrain.write(name)
        else:
            fval.write(name)
    else:
        ftest.write(name)

ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest.close()

（4）在同级目录下再新建一个文件XML2TXT.py

注意classes = [“…”]一定需要填写自己数据集的类别，在这里我是一个类别"fall"，因此classes = [“fall”]，代码如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-
# xml解析包
import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
from os import listdir, getcwd
from os.path import join


sets = ['train', 'test', 'val']
classes = ['fall']


# 进行归一化操作
def convert(size, box): # size:(原图w,原图h) , box:(xmin,xmax,ymin,ymax)
    dw = 1./size[0]     # 1/w
    dh = 1./size[1]     # 1/h
    x = (box[0] + box[1])/2.0   # 物体在图中的中心点x坐标
    y = (box[2] + box[3])/2.0   # 物体在图中的中心点y坐标
    w = box[1] - box[0]         # 物体实际像素宽度
    h = box[3] - box[2]         # 物体实际像素高度
    x = x*dw    # 物体中心点x的坐标比(相当于 x/原图w)
    w = w*dw    # 物体宽度的宽度比(相当于 w/原图w)
    y = y*dh    # 物体中心点y的坐标比(相当于 y/原图h)
    h = h*dh    # 物体宽度的宽度比(相当于 h/原图h)
    return (x, y, w, h)    # 返回 相对于原图的物体中心点的x坐标比,y坐标比,宽度比,高度比,取值范围[0-1]


# year ='2012', 对应图片的id（文件名）
def convert_annotation(image_id):
    '''
    将对应文件名的xml文件转化为label文件，xml文件包含了对应的bunding框以及图片长款大小等信息，
    通过对其解析，然后进行归一化最终读到label文件中去，也就是说
    一张图片文件对应一个xml文件，然后通过解析和归一化，能够将对应的信息保存到唯一一个label文件中去
    labal文件中的格式：calss x y w h　　同时，一张图片对应的类别有多个，所以对应的ｂｕｎｄｉｎｇ的信息也有多个
    '''
    # 对应的通过year 找到相应的文件夹，并且打开相应image_id的xml文件，其对应bund文件
    in_file = open('data/Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='utf-8')
    # 准备在对应的image_id 中写入对应的label，分别为
    #     
    out_file = open('data/labels/%s.txt' % (image_id), 'w', encoding='utf-8')
    # 解析xml文件
    tree = ET.parse(in_file)
    # 获得对应的键值对
    root = tree.getroot()
    # 获得图片的尺寸大小
    size = root.find('size')
    # 如果xml内的标记为空，增加判断条件
    if size != None:
        # 获得宽
        w = int(size.find('width').text)
        # 获得高
        h = int(size.find('height').text)
        # 遍历目标obj
        for obj in root.iter('object'):
            # 获得difficult ？？
            difficult = obj.find('difficult').text
            # 获得类别 =string 类型
            cls = obj.find('name').text
            # 如果类别不是对应在我们预定好的class文件中，或difficult==1则跳过
            if cls not in classes or int(difficult) == 1:
                continue
            # 通过类别名称找到id
            cls_id = classes.index(cls)
            # 找到bndbox 对象
            xmlbox = obj.find('bndbox')
            # 获取对应的bndbox的数组 = ['xmin','xmax','ymin','ymax']
            b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
                 float(xmlbox.find('ymax').text))
            print(image_id, cls, b)
            # 带入进行归一化操作
            # w = 宽, h = 高， b= bndbox的数组 = ['xmin','xmax','ymin','ymax']
            bb = convert((w, h), b)
            # bb 对应的是归一化后的(x,y,w,h)
            # 生成 calss x y w h 在label文件中
            out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')


# 返回当前工作目录
wd = getcwd()
print(wd)


for image_set in sets:
    '''
    对所有的文件数据集进行遍历
    做了两个工作：
　　　　１．将所有图片文件都遍历一遍，并且将其所有的全路径都写在对应的txt文件中去，方便定位
　　　　２．同时对所有的图片文件进行解析和转化，将其对应的bundingbox 以及类别的信息全部解析写到label 文件中去
    　　　　　最后再通过直接读取文件，就能找到对应的label 信息
    '''
    # 先找labels文件夹如果不存在则创建
    if not os.path.exists('data/labels/'):
        os.makedirs('data/labels/')
    # 读取在ImageSets/Main 中的train、test..等文件的内容
    # 包含对应的文件名称
    image_ids = open('data/ImageSets/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
    # 打开对应的2012_train.txt 文件对其进行写入准备
    list_file = open('data/%s.txt' % (image_set), 'w')
    # 将对应的文件_id以及全路径写进去并换行
    for image_id in image_ids:
        list_file.write('data/images/%s.jpg\n' % (image_id))
        # 调用  year = 年份  image_id = 对应的文件名_id
        convert_annotation(image_id)
    # 关闭文件
    list_file.close()

至此数据集的准备已经就绪，索引文件在data目录下的train.txt/val.txt/test.txt

2.训练准备

（1）安装requirements

首先需要先利用终端进入yolov7文件夹，创建python环境，这里以Anaconda举例

cd yolov7
conda create -n yolov7 python=3.8
conda activate yolov7
pip install -r requirements.txt

（2）修改模型配置文件

进入cfg/training文件夹，选择需要训练的模型配置文件，这里选择yolov7.yaml，将其中的nc修改为自己的类别数量，这里修改为1

# parameters
nc: 1  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple

# anchors
anchors:
  - [12,16, 19,36, 40,28]  # P3/8
  - [36,75, 76,55, 72,146]  # P4/16
  - [142,110, 192,243, 459,401]  # P5/32

# yolov7 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [32, 3, 1]],  # 0
  
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 1-P1/2      
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 3-P2/4  
   [-1, 1, Conv, [64, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [64, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],  # 11
         
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 16-P3/8  
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],  # 24
         
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 29-P4/16  
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 1, 1]],  # 37
         
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, -3], 1, Concat, [1]],  # 42-P5/32  
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -3, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 1, 1]],  # 50
  ]

# yolov7 head
head:
  [[-1, 1, SPPCSPC, [512]], # 51
  
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [37, 1, Conv, [256, 1, 1]], # route backbone P4
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 63
   
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [24, 1, Conv, [128, 1, 1]], # route backbone P3
   [[-1, -2], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]], # 75
      
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [128, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],
   [[-1, -3, 63], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], # 88
      
   [-1, 1, MP, []],
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-3, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, -3, 51], 1, Concat, [1]],
   
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-2, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]],
   [[-1, -2, -3, -4, -5, -6], 1, Concat, [1]],
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], # 101
   
   [75, 1, RepConv, [256, 3, 1]],
   [88, 1, RepConv, [512, 3, 1]],
   [101, 1, RepConv, [1024, 3, 1]],

   [[102,103,104], 1, IDetect, [nc, anchors]],   # Detect(P3, P4, P5)
  ]

（3）修改数据加载配置文件

进入data/文件夹，新建fall.yaml，内容如下：

train: ./data/train.txt
val: ./data/val.txt
test: ./data/test.txt

# number of classes
nc: 1

# class names
names: ['fall']

至此，配置文件修改完成

3.开始训练

yolov7仓库中有两个训练脚本，一个叫train.py，一个叫train_aux.py，前者是训练P5的模型，包含yolov7-tiny、yolov7-tiny-silu、yolov7、yolov7x，后者是训练P6的模型，包含yolov7-w6、yolov7-e6、yolov7-d6、yolov7-e6e。

# 训练P5模型
python train.py --weights yolov7.pt --data data/fall.yaml --epochs 300 --batch-size 8 --cfg cfg/training/yolov7.yaml --workers 0 --device 0 --img-size 640 640
# 训练P6模型
python train_aux.py --weights yolov7-e6e.pt --data data/fall.yaml --epochs 300 --batch-size 8 --cfg cfg/training/yolov7-e6e.yaml --workers 0 --device 0 --img-size 1280 1280

其中，–weights是指预训练模型权重，可以去yolov7官方链接下载，然后放在对应目录下
–data是指数据加载文件路径
–epoch是指模型训练轮次
–batch-size是指一批次输入多少数据一起训练，根据自己显卡的显存决定
–cfg是指模型加载文件路径
–workers是指dataloader同时读取多少个进程，如果num_worker设为0，意味着每一轮迭代时，dataloader不再有自主加载数据到RAM这一步骤（因为没有worker了），而是在RA中找batch，找不到时再加载相应的batch。缺点当然是速度慢。设置为0可以避免一些错误发生
–device是指选用几号GPU
–img-size是指训练集和测试集图像大小，可选640或1280等
–rect是指是否采用矩阵推理的方式去训练模型，采用矩阵推理就不要求送入的训练的图片是正方形
–resume断点续训
–evolve超参数进化，模型提供的默认参数是通过在COCO数据集上使用超参数进化得来的
–linear-lr利用余弦函数对训练中的学习率进行调整

4.测试模型性能

python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --source 0

参考：

YOLOv5 实现目标检测（训练自己的数据集实现猫猫识别）
YoloV7:训练自己得数据集详细教程