"YOLOv5训练笔记,记录了作者在学习YOLOv5目标检测模型的训练过程中遇到的问题及解决方法,包括环境配置、数据标注、模型训练等环节。"
YOLOv5是一种高效且准确的目标检测模型,由Joseph Redmon等人开发,后续版本由 Ultralytics 团队优化并开源。本笔记主要涵盖了以下几个关键知识点:
1. **环境安装**:
- 使用Anaconda创建特定环境`conda create -n yolov5 python=3.7`,然后激活环境`conda activate yolov5`。
- 安装PyTorch (`torch==1.7.0`, `torchvision==0.5.0`) 和 CUDA (`cudatoolkit=10.1`),以及依赖库`pip install -U -r requirements.txt`。
- 安装`pycocotools`,用于评估YOLOv5的性能。
- 安装`apex`,以利用混合精度训练加速模型训练。
- 验证环境配置是否正确,通过运行`python detect.py --source 0 --weights "weights/yolov5x.pt"`来检查网络是否可用。
2. **数据准备**:
- 使用`labelImg`工具进行图像标注,它支持自动保存模式、隐藏或显示标签面板和高级模式。
- 数据集组织结构:`photos`存储原始图片,`Annotations`存储XML标注文件,`JPEGImages`(在这个例子中未使用)通常用于PASCAL VOC格式的数据集,YOLO格式的数据集直接使用txt格式。
3. **数据集获取**:
- 使用Python的`requests`和`urllib`库可以编写简单的网络爬虫下载图片,例如从百度图片搜索结果中下载。
4. **模型训练**:
- YOLOv5训练通常涉及到对数据集的预处理,包括缩放、归一化等操作。
- 修改`detect.py`文件中的`cv2.waitKey(0)`为`cv2.waitKey(1)`,以实现每秒1帧的速度显示检测结果,而不是等待用户按键。
- 开始训练前,需要将数据集转换成YOLO格式的txt文件,每行包含一个边界框信息,格式通常是类ID,中心点坐标,宽高比。
5. **训练过程**:
- 运行`python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 300 --data coco.yaml --weights yolov5x.pt`开始训练,参数`--img`指定输入图像大小,`--batch`为批处理大小,`--epochs`为训练轮数,`--data`为数据配置文件路径,`--weights`为预训练权重。
- 训练期间会自动保存最佳模型,可以根据需要调整学习率衰减策略和优化器设置。
6. **模型评估与推理**:
- 使用`python detect.py`进行模型推理,可以指定源(摄像头、视频或图像文件),以及加载的权重文件。
7. **模型优化**:
- 在训练过程中,可以尝试调整模型架构、学习率、损失函数等参数以优化模型性能。
- 考虑使用数据增强技术如旋转、翻转、颜色变换等提高模型泛化能力。
通过这个笔记,你可以了解到YOLOv5的训练流程,从环境搭建到数据准备,再到模型训练和优化。这将帮助你在实践中更好地理解和应用YOLOv5模型。