yolov7训练bdd100k

时间: 2023-09-09 19:12:26 浏览: 46
您可以使用以下指令来训练yolov7模型使用bdd100k数据集: python train.py --workers 0 --device 0 --batch-size 4 --data data/bdd100k.yaml --img 640 640 --cfg cfg/training/yolov7.yaml --weights '' --name yolov7 --hyp data/hyp.scratch.p5.yaml 如果您希望进行双卡训练,可以使用以下命令: python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 2 --master_port 25000 train.py --workers 1 --device 0,1 --sync-bn --batch-size 2 --data data/bdd100k.yaml --img 640 640 --cfg cfg/training/yolov7_bdd100k.yaml --weights '' --name bdd100k --hyp data/hyp.bdd100k.yaml --epochs 12 在训练完成后,您可以使用以下指令进行测试,其中需要指定权重文件的位置: python test.py --data data/bdd100k.yaml --img 640 --batch 1 --conf 0.001 --iou 0.65 --device 0 --weights runs/train/bdd100k/weights/best.pt --name yolov7_bdd100k <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [yolov7训练BDD100k自动驾驶环境感知2D框检测模型](https://blog.csdn.net/qq_37214693/article/details/126708738)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [YOLOv7部署于自定义数据集(BDD100K)](https://blog.csdn.net/AndrewGuo0930/article/details/125956936)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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要使用YOLOv5进行BDD100K数据集的训练,可以按照以下步骤进行: 1. 下载BDD100K数据集,并将其转换为YOLOv5所需的格式。可以使用官方提供的脚本进行转换,具体步骤可以参考官方文档:https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data。 2. 安装YOLOv5及其依赖项。可以使用pip进行安装:pip install -r requirements.txt。具体安装步骤可以参考官方文档:https://github.com/ultralytics/yolov5。 3. 创建一个训练配置文件,该文件包含有关训练参数、数据集路径等信息。可以使用官方提供的示例配置文件进行修改:https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/models/yolov5s.yaml。 4. 运行训练命令,开始训练网络。可以使用以下命令进行训练: python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data /path/to/data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights '' --name bdd100k_yolov5s 其中,--img参数指定训练图像的大小,--batch参数指定训练批次的大小,--epochs参数指定训练轮数,--data参数指定数据集配置文件的路径,--cfg参数指定网络配置文件的路径,--weights参数指定预训练权重的路径,--name参数指定训练过程中保存的模型名称。 5. 等待训练完成后,可以使用训练好的网络进行目标检测任务。可以使用以下命令进行测试: python detect.py --weights /path/to/weights.pt --img 640 --conf 0.4 --source /path/to/images/ 其中,--weights参数指定训练好的权重文件的路径,--img参数指定测试图像的大小,--conf参数指定目标检测置信度的阈值,--source参数指定测试图像的路径。
要将BDD100K数据集转换为COCO数据集格式,可以按照以下步骤进行操作: 1. 使用bdd2yolo.py文件将.xml文件转换为满足YOLO格式要求的.txt文件。这个文件将会把每张图片的标签信息保存在对应的.txt文件中,路径格式为.../bdd100k/labels/train2017/img001.txt。\[1\] 2. 创建一个新的COCO数据集文件夹,包括以下文件和文件夹: - annotations文件夹:用于存放标注信息的JSON文件。 - images文件夹:用于存放所有图片文件。 - train2017.txt、val2017.txt和test2017.txt文件:分别存放训练集、验证集和测试集的图片文件名。 3. 根据COCO数据集的格式要求,创建一个空的annotations文件夹,并在其中创建一个instances_train2017.json文件和一个instances_val2017.json文件。这些JSON文件将包含标注信息。 4. 遍历每个图片的.txt文件,将标注信息转换为COCO数据集的格式,并将其添加到对应的JSON文件中。 5. 将所有图片文件移动到images文件夹中。 完成以上步骤后,你就成功将BDD100K数据集转换为COCO数据集格式了。这样,你就可以在YOLOv5中使用COCO格式的数据集进行训练和测试了。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* [TT100K/BDD100K数据集格式转换](https://blog.csdn.net/Jad_Goh/article/details/129033999)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [BDD100K自动驾驶数据集格式转YOLO格式](https://blog.csdn.net/Boys_Wu/article/details/124253548)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
YOLO格式的BDD数据集是一种常用的目标检测数据集格式,用于训练和评估YOLO模型。在YOLOV5中,定义label路径的方法是通过将图片路径中的"images"替换为"labels"来得到对应的label路径。例如,如果图片的路径为"../coco128/images/train2017/img001.jpg",那么对应的label路径就是"../coco128/labels/train2017/img001.txt"。每张图片对应一个txt文件,路径除了将最后一个"images"换成"labels",其他部分保持不变,这样才能正确找到对应的label文件。\[1\] 在BDD数据集中,标签共有10个类别,分别是:bus,traffic light,traffic sign,person,bike,truck,motor,car,train,rider。数据集中的每个标定框都对应一个类别,并且总共有约184万个标定框。\[2\] 为了生成训练集和验证集的图片路径列表文件,可以使用Python脚本。例如,可以创建一个名为"bdd100k_train_val.py"的脚本,通过遍历图片文件夹并将图片路径写入train.txt和val.txt文件中来生成训练集和验证集的图片路径列表。具体的脚本代码可以参考\[3\]中提供的示例代码。该脚本会根据自己设置的图片路径和生成的txt文件路径来生成对应的训练集和验证集的图片路径列表文件。 #### 引用[.reference_title] - *1* [BDD100K自动驾驶数据集格式转YOLO格式](https://blog.csdn.net/Boys_Wu/article/details/124253548)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [BDD100K数据集转YOLO格式](https://blog.csdn.net/retainenergy/article/details/126760436)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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