【项目三、车牌检测+识别项目】二、使用YOLOV5进行车牌检测

前言

马上要找工作了，想总结下自己做过的几个小项目。

之前已经总结过了我做的第一个项目：xxx病虫害检测项目，github源码地址：HuKai97/FFSSD-ResNet。CSDN讲解地址：

1. 【项目一、xxx病虫害检测项目】1、SSD原理和源码分析
2. 【项目一、xxx病虫害检测项目】2、网络结构尝试改进：Resnet50、SE、CBAM、Feature Fusion
3. 【项目一、xxx病虫害检测项目】3、损失函数尝试：Focal loss

第二个项目：蜂巢检测项目，github源码地址：https://github.com/HuKai97/YOLOv5-ShuffleNetv2。CSDN讲解地址：

【项目二、蜂巢检测项目】一、串讲各类经典的卷积网络：InceptionV1-V4、ResNetV1-V2、MobileNetV1-V3、ShuffleNetV1-V2、ResNeXt、Xception。
【项目二、蜂巢检测项目】二、模型改进：YOLOv5s-ShuffleNetV2。

如果对YOLOv5不熟悉的同学可以先看看我写的YOLOv5源码讲解CSDN:【YOLOV5-5.x 源码讲解】整体项目文件导航，注释版YOLOv5源码我也开源在了Github上：HuKai97/yolov5-5.x-annotations，欢迎大家star!

之前一直在学习OCR相关的东西，就想着能不能做一个车牌识别的项目出来，刚好车牌检测也好做，直接用v5就可以了。我的打算是做一个轻量级的车牌识别项目，检测网络用的是YOLOv5s，识别网络有的是LPRNet。

这一节主要介绍下怎么训练YOLOv5s车牌检测模型。

车牌识别项目所有讲解：

1. 【项目三、车牌检测+识别项目】一、CCPD车牌数据集转为YOLOv5格式和LPRNet格式
2. 【项目三、车牌检测+识别项目】二、使用YOLOV5进行车牌检测
3. 【项目三、车牌检测+识别项目】三、LPRNet车牌识别网络原理和核心源码解读
4. 【项目三、车牌检测+识别项目】四、使用LPRNet进行车牌识别

代码已全部上传GitHub：https://github.com/HuKai97/YOLOv5-LPRNet-Licence-Recognition

一、数据集

在项目文件 YOLOv5-LRPNet-Licence-Recognition 的同级目录建一个datasets文件，数据集这里写的很清楚：【项目三、车牌检测+识别项目】一、CCPD车牌数据集转为YOLOv5格式和LPRNet格式，制作好放在在datasets里面，我一般不会把数据和代码放在一起，那样pycharm打开非常慢。

二、ccpd.yaml

path: ../datasets/ccpd/det
train: images/train
val: images/val
test: images/test

nc: 1
names: ['licence']

三、训练

修改tools下的train_yolov5.py中的weights、cfg、data、epochs、batch_size、imgsz、device、workers等参数：

def parse_opt(known=False):
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--weights', type=str, default=ROOT / 'weights/yolov5s.pt', help='initial weights path')
    parser.add_argument('--cfg', type=str, default='models/yolov5s.yaml', help='model.yaml path')
    parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/ccpd.yaml', help='dataset.yaml path')
    parser.add_argument('--hyp', type=str, default=ROOT / 'data/hyps/hyp.scratch.yaml', help='hyperparameters path')
    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=200)
    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs')
    parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', type=int, default=640, help='train, val image size (pixels)')
    parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training')
    parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=False, help='resume most recent training')
    parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')
    parser.add_argument('--noval', action='store_true', help='only validate final epoch')
    parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable autoanchor check')
    parser.add_argument('--evolve', type=int, nargs='?', const=300, help='evolve hyperparameters for x generations')
    parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket')
    parser.add_argument('--cache', type=str, nargs='?', const='ram', help='--cache images in "ram" (default) or "disk"')
    parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training')
    parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%')
    parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class')
    parser.add_argument('--adam', action='store_true', help='use torch.optim.Adam() optimizer')
    parser.add_argument('--sync-bn', action='store_true', help='use SyncBatchNorm, only available in DDP mode')
    parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='maximum number of dataloader workers')
    parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/train', help='save to project/name')
    parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name')
    parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
    parser.add_argument('--quad', action='store_true', help='quad dataloader')
    parser.add_argument('--linear-lr', action='store_true', help='linear LR')
    parser.add_argument('--label-smoothing', type=float, default=0.0, help='Label smoothing epsilon')
    parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='EarlyStopping patience (epochs without improvement)')
    parser.add_argument('--freeze', type=int, default=0, help='Number of layers to freeze. backbone=10, all=24')
    parser.add_argument('--save-period', type=int, default=-1, help='Save checkpoint every x epochs (disabled if < 1)')
    parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='DDP parameter, do not modify')

四、验证

修改tools下的test_yolov5.py中的data、weights、batch-size、imgsz、task、device等参数：

def parse_opt():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/ccpd.yaml', help='dataset.yaml path')
    parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'weights/yolov5s-det-best.pt', help='model.pt path(s)')
    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=32, help='batch size')
    parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)')
    parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.001, help='confidence threshold')
    parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.6, help='NMS IoU threshold')
    parser.add_argument('--task', default='test', help='train, val, test, speed or study')
    parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='treat as single-class dataset')
    parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference')
    parser.add_argument('--verbose', action='store_true', help='report mAP by class')
    parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
    parser.add_argument('--save-hybrid', action='store_true', help='save label+prediction hybrid results to *.txt')
    parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')
    parser.add_argument('--save-json', action='store_true', help='save a COCO-JSON results file')
    parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/val', help='save to project/name')
    parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name')
    parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
    parser.add_argument('--half', action='store_true', help='use FP16 half-precision inference')
    opt = parser.parse_args()
    opt.data = check_yaml(opt.data)  # check YAML
    opt.save_json |= opt.data.endswith('coco.yaml')
    opt.save_txt |= opt.save_hybrid
    print_args(FILE.stem, opt)
    return opt

算法性能：

model	img_size	epochs	mAP_0.5	mAP_0.5:0.95	size
yolov5s	640x640	60	0.995	0.825	14M

五、测试结果

检测的效果还行，其实还可以继续多跑几轮的，可以看到置信度还是有提高空间的，但是我的算力有限，就只跑了60个epoch，你们算力自由的可以试试!

Reference

linux-mobaxterm-yolov5训练数据集ccpd–无数踩雷后

Github: https://github.com/ultralytics/yolov5

Github: https://github.com/sirius-ai/LPRNet_Pytorch

Gitee: https://gitee.com/reason1251326862/plate_classification