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手把手教你使用 YOLOV5 训练目标检测模型

编程日记 2024-10-28 07:00:00

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作者 | 肆十二

来源 | CSDN博客

这次要使用YOLOV5来训练一个口罩检测模型，比较契合当下的疫情，并且目标检测涉及到的知识点也比较多。

先来看看我们要实现的效果，我们将会通过数据来训练一个口罩检测的模型，并用pyqt5进行封装，实现图片口罩检测、视频口罩检测和摄像头实时口罩检测的功能。

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下载代码

代码的下载地址是：[YOLOV5-mask-42: 基于YOLOV5的口罩检测系统-提供教学视频 (gitee.com)](https://github.com/ultralytics/yolov5)

配置环境

anaconda安装完成之后请切换到国内的源来提高下载速度 ，命令如下：

conda config --remove-key channels
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple

首先创建python3.8的虚拟环境，请在命令行中执行下列操作：

conda create -n yolo5 python==3.8.5
conda activate yolo5

pytorch安装（gpu版本和cpu版本的安装）

实际测试情况是YOLOv5在CPU和GPU的情况下均可使用，不过在CPU的条件下训练那个速度会令人发指，所以有条件的小伙伴一定要安装GPU版本的Pytorch，没有条件的小伙伴最好是租服务器来使用。

需要注意以下几点：

  • 安装之前一定要先更新你的显卡驱动，去官网下载对应型号的驱动安装

  • 30系显卡只能使用cuda11的版本

  • 一定要创建虚拟环境，这样的话各个深度学习框架之间不发生冲突

我这里创建的是python3.8的环境，安装的Pytorch的版本是1.8.0，命令如下：

conda install pytorch==1.8.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 # 注意这条命令指定Pytorch的版本和cuda的版本
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly # CPU的小伙伴直接执行这条命令即可

安装完毕之后，我们来测试一下GPU是否

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pycocotools的安装

后面我发现了windows下更简单的安装方法，大家可以使用下面这个指令来直接进行安装，不需要下载之后再来安装

pip install pycocotools-windows

其他包的安装

另外的话大家还需要安装程序其他所需的包，包括opencv，matplotlib这些包，不过这些包的安装比较简单，直接通过pip指令执行即可，我们cd到yolov5代码的目录下，直接执行下列指令即可完成包的安装。

pip install -r requirements.txt
pip install pyqt5
pip install labelme

测试一下

在yolov5目录下执行下列代码：

python detect.py --source data/images/bus.jpg --weights pretrained/yolov5s.pt

执行完毕之后将会输出下列信息

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在runs目录下可以找到检测之后的结果

cced44a2d1ecbe8cf75267daba256384.png

按照官方给出的指令，这里的检测代码功能十分强大，是支持对多种图像和视频流进行检测的，具体的使用方法如下：

python detect.py --source 0  # webcamfile.jpg  # image file.mp4  # videopath/  # directorypath/*.jpg  # glob'https://youtu.be/NUsoVlDFqZg'  # YouTube video'rtsp://example.com/media.mp4'  # RTSP, RTMP, HTTP stream

数据处理

这里改成yolo的标注形式，之后专门出一期数据转换的内容。

数据标注这里推荐的软件是labelimg，通过pip指令即可安装

在你的虚拟环境下执行：

pip install labelimg -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple命令进行安装，然后在命令行中直接执行labelimg软件即可启动数据标注软件。

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软件启动后的界面如下：

82c6dd4cb8aa85c836e04d6b9b25fc6f.png

数据标注

虽然是yolo的模型训练，但是这里我们还是选择进行voc格式的标注，一是方便在其他的代码中使用数据集，二是我提供了数据格式转化

标注的过程是：

1.打开图片目录

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2.设置标注文件保存的目录并设置自动保存

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3.开始标注，画框，标记目标的label，crtl+s保存，然后d切换到下一张继续标注，不断重复重复

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labelimg的快捷键如下，学会快捷键可以帮助你提高数据标注的效率。

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标注完成之后你会得到一系列的txt文件，这里的txt文件就是目标检测的标注文件，其中txt文件和图片文件的名称是一一对应的，如下图所示：

2c54f56bbbc7f5232b208a0a334dd2bc.png

打开具体的标注文件，你将会看到下面的内容，txt文件中每一行表示一个目标，以空格进行区分，分别表示目标的类别id，归一化处理之后的中心点x坐标、y坐标、目标框的w和h。

3fc99a38d1b89f59c2dc9ad08eb63ee3.png

4.修改数据集配置文件

标记完成的数据请按照下面的格式进行放置，方便程序进行索引。

YOLO_Mask
└─ score├─ images│    ├─ test # 下面放测试集图片│    ├─ train # 下面放训练集图片│    └─ val # 下面放验证集图片└─ labels├─ test # 下面放测试集标签├─ train # 下面放训练集标签├─ val # 下面放验证集标签

这里的配置文件是为了方便我们后期训练使用，我们需要在data目录下创建一个mask_data.yaml的文件，如下图所示：

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到这里，数据集处理部分基本完结撒花了，下面的内容将会是模型训练！

模型训练

模型的基本训练

在models下建立一个mask_yolov5s.yaml的模型配置文件，内容如下：

8bc04cdc01bdb8ea32cefff516c55f85.png

模型训练之前，请确保代码目录下有以下文件

84b46b47d075ee420d65d73f6e5a2e9b.png

执行下列代码运行程序即可：

python train.py --data mask_data.yaml --cfg mask_yolov5s.yaml --weights pretrained/yolov5s.pt --epoch 100 --batch-size 4 --device cpu

训练代码成功执行之后会在命令行中输出下列信息，接下来就是安心等待模型训练结束即可。

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根据数据集的大小和设备的性能，经过漫长的等待之后模型就训练完了，输出如下：

ca93326354c25b62e6cffa3aedc2ea66.png

在train/runs/exp3的目录下可以找到训练得到的模型和日志文件

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当然还有一些骚操作，比如模型训练到一半可以从中断点继续训练，这些就交给大家下去自行探索喽。

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