yolov5多边形训练和测试代码

### YOLOv5 多边形目标检测训练与测试

YOLOv5默认配置主要用于矩形边界框的目标检测。对于多边形目标检测，通常需要对网络输出层以及损失函数进行修改以适应多边形标注数据[^1]。

#### 修改网络架构支持多边形输出

为了实现多边形目标检测，在YOLOv5的基础上需调整最后一层的输出维度，使其能够预测更多的坐标点来表示多边形轮廓：

import torch.nn as nn

class PolygonDetectModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=80, polygon_points=4):  # 假设每个多边形由四个顶点定义
        super(PolygonDetectModel, self).__init__()
        ...
        self.output_layer = nn.Conv2d(in_channels, (num_classes + 5 * polygon_points), kernel_size=(1, 1))

此代码片段展示了如何通过自定义`PolygonDetectModel`类继承原始YOLOv5模型并更改其输出层数目至适合描述多边形所需的参数数量。

#### 数据集准备

考虑到YOLOv5-Lite训练样本集中仅提供标准矩形标注信息，因此如果要执行多边形目标检测，则还需要额外收集或转换现有的标签文件为包含多个顶点坐标的格式。这可能涉及到手动编辑XML/JSON文件或将现有工具链中的矩形转成近似包围该区域的最佳拟合多边形。

#### 训练过程

当准备好适当的数据集之后，可以按照常规方式启动训练脚本，但需要注意的是学习率、迭代次数等超参设置可能会因为任务性质的变化而有所不同:

!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 300 --data custom.yaml --cfg models/yolov5l-polygons.yaml --weights yolov5l.pt

上述命令假设已经创建了一个名为`custom.yaml`的新配置文件用于指定新的数据路径和其他必要的改动；同时也指定了一个新的模型配置文件`yolov5l-polygons.yaml`以便加载经过改造后的网络结构。

#### 测试评估

完成训练后，可以通过如下Python代码来进行推理和可视化结果：

from utils.general import non_max_suppression_polygon, scale_coords_polygons
from PIL import ImageDraw

def detect polygons(image_path='test.jpg', weights='best.pth'):
    device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
    
    model.load_state_dict(torch.load(weights,map_location=device)['model'].float().state_dict())
    model.to(device).eval()

    img = cv2.imread(image_path)
    h,w,_ = img.shape
    
    with torch.no_grad():
        pred = model(img_tensor)[0]

    det = non_max_suppression_polygon(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45)

    draw = ImageDraw.Draw(Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)))
    for d in reversed(det[0]):
        xyxy = d[:4].view(-1).tolist()
        polys = d[-(polygon_points*2)::].reshape((-1,2)).astype(int).tolist()
        
        draw.polygon(polys,outline="red",width=3)
        
detect_polygons('sample_image.png')

这段代码实现了从给定图片中提取特征并通过非极大抑制算法筛选出最有可能的对象实例，并最终绘制这些对象对应的多边形边界。