YOLOv5快速使用

快速开始项目：
- 准备自己的数据集
- 创建对应的配置文件: 'data/xx.yaml'
- 修改预训练的配置文件：'models/yolov5s.yaml'
- 下载最新预训练模型到weights目录下
- 开始训练：
  python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 500 --data go.yaml --weights weights/yolov5s.pt
  (可以修改train.py中的相关参数的默认配置，方便下次训练)
- 测试:
```
python test.py  --data data/go.yaml --weights  E:\GDUT\python_project\ObjectDection\Yolov5\runs\train\exp13\weights\best.pt --augment
```
- 检测：
```
python detect.py --weight runs\train\exp14\weights\best.pt--source data/testImg
```
- tensbard查看：
```
tensorboard --logdir=runs
```

数据集的准备：
- 认识voc与yolo两种格式的数据集：
  voc数据的格式：参考
  - folder: 文件夹
    filename：文件名
    database: 数据库名
    annotation: 标记文件格式
    size：图像尺寸，width宽、height高，depth通道数
    segmented: 分割
    object, name: 标签名；
    pose:是否是姿势
    truncated：是否被截断；
    difficult:是否识别困难。
    bndbox, 边界框位置
  - https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/10801383.html
  - https://www.sohu.com/a/333069232_823210
  - 验证集+训练集不一定等于你手头中的所有图片
    https://www.itdaan.com/blog/2016/11/19/4ac13e9a711e3804c559f84e6bd922b3.html
- yolo标签的格式(需要归一化) 参考
```
    
```
  x,y是目标的中心坐标，width,height是目标的宽和高
训练集、验证集与测试集的选择：
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/48976706

相关脚本：

文件统一命名

## 将目录下面的图片从起始编号开始按顺序命名
import os
path=os.getcwd()
print("当前所在路径："+path)
path=input("输入文件路径：")
if(path[-1]!="\\"):
path=path+"\\"
# C:/Users/zh/Desktop/围棋数据集补充/数据集图片/
a=input("输入起始编号：")
type=input("文件后缀：")
##创建文件夹
# if not os.path.exists(res_path):
#     os.makedirs(res_path)
f=os.listdir(path)
for index,i in enumerate(f):
if os.path.isfile(path+i) and  (path+i).endswith("."+type):
     ## 重命名并删除
     if  (os.path.exists(path+str(int(a)+index)+"."+type)):
          print("文件名冲突")
     else:
          os.rename(path+i,path+str(int(a)+index)+"."+type)

voc训练集与验证集以及测试集的划分

# 参考：https://my.oschina.net/u/4870686/blog/4803148
# 作用： 划分xml文件名到四个txt文件去
# 说明： 数据集全部拿来训练（其中80%作为训练集20%作为验证集），不留测试集
train_and_valid=1.0
train_percent = 0.8

##输入xml文件路径：
xml_file_path=input("请输入xml文件路径：")
txt_save_path=input("将要保存的路径：")

if(xml_file_path==""):
xml_file_path='Annotations'
if(txt_save_path==""):
txt_save_path='ImageSets/Main'

# xml文件对象
total_xml = os.listdir(xml_file_path)

if not os.path.exists(txt_save_path):
os.makedirs(txt_save_path)

num = len(total_xml)
list_index = range(num)

num_train_and_valid = int(num*train_and_valid)
num_train = int(num_train_and_valid * train_percent)

## 从数据集中选择出用于训练的部分
index_train_and_valid = random.sample(list_index,num_train_and_valid)
##  训练集的编号(在上一步随机的基础上在随机挑选)
index_train = random.sample(index_train_and_valid,num_train)

file_train_and_valid = open(txt_save_path + '/trainval.txt', 'w')
file_test = open(txt_save_path + '/test.txt', 'w')
file_train = open(txt_save_path + '/train.txt', 'w')
file_val = open(txt_save_path + '/val.txt', 'w')

##
for i in list_index:
## 获取每个文件名（去除后缀）
name = total_xml[i][:-4] + '\n'
if i in index_train_and_valid :
     ## 训练+验证
     file_train_and_valid.write(name)
     if i in index_train:
          ## 训练
          file_train.write(name)
     else:
          ## 验证
          file_val.write(name)
## 测试集
else:
     file_test.write(name)

file_train_and_valid .close()
file_train.close()
file_val.close()
file_test.close()

voc格式转yolo格式

import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from os import getcwd

dir_type = ['train', 'val']
classes = ["wdj"]   # 改成自己的类别
abs_path = os.getcwd()
print(abs_path)

## voc to Yolo
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]
## 归一化
x = x * dw
w = w * dw
y = y * dh
h = h * dh
return x, y, w, h

def convert_annotation(image_id):
## 读取xml
in_file = open('Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')
## 创建 将要保存的文件
out_file = open('labels/%s.txt' % (image_id), 'w')
# xml工具
tree = ET.parse(in_file)
root = tree.getroot()
size = root.find('size')
## 图片的w\h
w = int(size.find('width').text)
h = int(size.find('height').text)

## 多目标检测
for obj in root.iter('object'):

     difficult = obj.find('difficult').text
     ## 类别
     cls = obj.find('name').text
     ## 类别问题 跳过
     if cls not in classes or int(difficult) == 1:
          continue
     cls_id = classes.index(cls)
     # 上下左右边界
     xmlbox = obj.find('bndbox')
     b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
          float(xmlbox.find('ymax').text))
     b1, b2, b3, b4 = b
     # 标注越界修正
     if b2 > w:
          b2 = w
     if b4 > h:
          b4 = h
     b = (b1, b2, b3, b4)
     bb = convert((w, h), b)
     out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')

wd = getcwd()

##   E:\GDUT\python_project\ObjectDection\dataset\wdj2

test_file=open("file.txt","w")
test_file.write("测试内容")


##分别读取三个划分文件：
for dir in dir_type:

if not os.path.exists('labels/'):
     os.makedirs('labels/')

##从划分的txt文件中获取图片id
image_ids = open('ImageSets/Main/%s.txt' % (dir)).read().strip().split()

##根目录创建txt文件保存图片绝对路径：
##list_file = open('%s.txt' % (dir), 'w')

for image_id in image_ids:
     ## 图片写入指定的目录
     ##list_file.write(abs_path + '\\JPGEImages\\%s.jpg\n' % (image_id))
     convert_annotation(image_id)
##list_file.close()

yolo数据集中训练集、验证集、测试集的划分

## 将yolo数据集的格式 按照比例进行划分 用于训练

# 训练集、验证集和测试集的比例分配
test_percent = 0
valid_percent = 0.2
train_percent = 0.8

# 标注文件的路径
srcImg_path=input("源图片路径：")
label_path=input("标签文件路劲：")
if(srcImg_path==""):
image_path = 'JPEGImages'
if(label_path==""):
label_path = 'labels'

##目标存储文件夹：
save_path=input("Yolo数据集存储位置：")

if(save_path[-1]!="\\"):
save_path=save_path+"\\"

##获取文件夹下的文件对象
images_files_list = os.listdir(image_path)
labels_files_list = os.listdir(label_path)

total_num = len(images_files_list)

test_num = int(total_num * test_percent)
valid_num = int(total_num * valid_percent)
train_num = int(total_num * train_percent)

# 对应文件的索引
test_image_index = random.sample(range(total_num), test_num)
valid_image_index = random.sample(range(total_num), valid_num)
train_image_index = random.sample(range(total_num), train_num)

dir=["train","valid","test"]
sub_dir=["images","labels"]
for d in dir:
if not os.path.exists(save_path+d):
     os.makedirs(save_path+d)
for sd in sub_dir:
     if not os.path.exists(save_path+d+"/"+sd):
          os.makedirs(save_path+d+"/"+sd)


for i in range(total_num):
if i in test_image_index:
     # 将图片和标签文件拷贝到对应文件夹下
     shutil.copyfile('JPEGImages/{}'.format(images_files_list[i]), save_path+'test/images/{}'.format(images_files_list[i]))
     shutil.copyfile('labels/{}'.format(labels_files_list[i]), save_path+'test/labels/{}'.format(labels_files_list[i]))
elif i in valid_image_index:
     shutil.copyfile('JPEGImages/{}'.format(images_files_list[i]), save_path+'valid/images/{}'.format(images_files_list[i]))
     shutil.copyfile('labels/{}'.format(labels_files_list[i]), save_path+'valid/labels/{}'.format(labels_files_list[i]))
else:
     shutil.copyfile('JPEGImages/{}'.format(images_files_list[i]), save_path+'train/images/{}'.format(images_files_list[i]))
     shutil.copyfile('labels/{}'.format(labels_files_list[i]), save_path+'train/labels/{}'.format(labels_files_list[i]))

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