目录

一、配置

二、准备相关文件进行训练

三、使用labelImg标注图片

1.安装labellmg

2.使用 labellmg

四.划分数据集以及配置文件的修改

1.在VOCData目录下创建程序 split_train_val.py 并运行

 2.将xml格式转为yolo_txt格式

3.配置文件

 五、聚类获得先验框

1.生成anchors文件

 2.修改模型配置文件

 六、模型训练

1.开始训练

1.5问题分析：

2.训练过程

七、测试效果 

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一、配置

注意：安装涉及的路径不要有中文

anaconda中新建一个虚拟环境，python3.9 ，pytorch1.12.1，yolov5 v6.0

yolov5源码下载：GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 ? in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite

（如若使用GPU，cuda version >=10.1，自己搜cuda下载配置）

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # clonecd yolov5pip install -r requirements.txt  # install 安装各种包

二、准备相关文件进行训练

1.在yolov5文件夹下新建一个文件夹，这里取名为VOCData

 2.进入后新建两个文件夹 Annotations 和 images（图中多余是之后生成的）

 images：用于存放要标注的图片（jpg格式）

Annotations ：用于存放标注图片后产生的内容（这里采用XML格式）

三、使用labelImg标注图片

1.安装labellmg

下载labelImg：https://github.com/tzutalin/labelImg

 下载后存放目录到yolov5同级下面

 从anaconda prompt终端中选择到此文件

 执行命令前，建议更新一下conda

conda update -n base -c defaults conda

 然后执行以下命令

conda install pyqt=5
conda install -c anaconda lxml
pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc

2.使用 labellmg

使用前在labellmg文件夹中->data->predefined_classes.txt

点开可以添加要标准的类别，否则每次进入软件添加比较麻烦

 打开labellmg（要进入labellmg文件夹运行，这里使用pycharm打开labellmg文件夹转到目录下再运行）

python labelImg.py   #运行软件

（找数据集总结出来的方法：目标检测YOLOv5数据集怎么找？_牛大了2022的博客-CSDN博客）

把要标注的图片放D:\python_work\yolov5\VOCData\images

标完后保存到D:\python_work\yolov5\VOCData\Annotations （导出时选择默认的xml格式）

左上角 打开文件，左下部创建区块，圈中后选择识别标签，最后点左边保存存到Annotations中（可以自动保存文件夹，选择打开文件夹，下一张下一张的框出就行，而且一张图可以多个）

 

四.划分数据集以及配置文件的修改

1.在VOCData目录下创建程序 split_train_val.py 并运行

不用修改

# coding:utf-8import osimport randomimport argparseparser = argparse.ArgumentParser()#xml文件的地址，根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下parser.add_argument('--xml_path', default='Annotations', type=str, help='input xml label path')#数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Mainparser.add_argument('--txt_path', default='ImageSets/Main', type=str, help='output txt label path')opt = parser.parse_args()trainval_percent = 1.0  # 训练集和验证集所占比例。 这里没有划分测试集train_percent = 0.9     # 训练集所占比例，可自己进行调整xmlfilepath = opt.xml_pathtxtsavepath = opt.txt_pathtotal_xml = os.listdir(xmlfilepath)if not os.path.exists(txtsavepath):    os.makedirs(txtsavepath)num = len(total_xml)list_index = range(num)tv = int(num * trainval_percent)tr = int(tv * train_percent)trainval = random.sample(list_index, tv)train = random.sample(trainval, tr)file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w')file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')for i in list_index:    name = total_xml[i][:-4] + '\n'    if i in trainval:        file_trainval.write(name)        if i in train:            file_train.write(name)        else:            file_val.write(name)    else:        file_test.write(name)file_trainval.close()file_train.close()file_val.close()file_test.close()

运行完后会在VOCData\ImagesSets\Main下生成 测试集、训练集、训练验证集和验证集

 2.将xml格式转为yolo_txt格式

在VOCData目录下创建程序 text_to_yolo.py 并运行

开头classes部分改成自己的类别

之后路径也要改成自己的,注意倒数第三行后缀是.png还是.jpg

# -*- coding: utf-8 -*-import xml.etree.ElementTree as ETimport osfrom os import getcwdsets = ['train', 'val', 'test']classes = ["one","two","three","four","five","six","seven","eight"]  # 改成自己的类别abs_path = os.getcwd()print(abs_path)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]    x = x * dw    w = w * dw    y = y * dh    h = h * dh    return x, y, w, hdef convert_annotation(image_id):    in_file = open('D:/python_work/yolov5/VOCData/Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')    out_file = open('D:/python_work/yolov5/VOCData/labels/%s.txt' % (image_id), 'w')    tree = ET.parse(in_file)    root = tree.getroot()    size = root.find('size')    w = int(size.find('width').text)    h = int(size.find('height').text)    for obj in root.iter('object'):        difficult = obj.find('difficult').text        # difficult = obj.find('Difficult').text        cls = obj.find('name').text        if cls not in classes or int(difficult) == 1:            continue        cls_id = classes.index(cls)        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()for image_set in sets:    if not os.path.exists('D:/python_work/yolov5/VOCData/labels/'):        os.makedirs('D:/python_work/yolov5/VOCData/labels/')    image_ids = open('D:/python_work/yolov5/VOCData/ImageSets/Main/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()    if not os.path.exists('D:/python_work/yolov5/VOCData/dataSet_path/'):        os.makedirs('D:/python_work/yolov5/VOCData/dataSet_path/')    list_file = open('dataSet_path/%s.txt' % (image_set), 'w')    for image_id in image_ids:        list_file.write('D:/python_work/yolov5/VOCData/images/%s.JPG\n' % (image_id))        convert_annotation(image_id)    list_file.close()

运行完后会生成如下 labels 文件夹和 dataSet_path 文件夹

 其中 labels 中为不同图像的标注文件。每个图像对应一个txt文件，文件每一行为一个目标的信息，包括class, x_center, y_center, width, height格式，这种即为 yolo_txt格式。

dataSet_path文件夹包含三个数据集的txt文件，train.txt等txt文件为划分后图像所在位置的绝对路径，如train.txt就含有所有训练集图像的绝对路径。

3.配置文件

在 yolov5 目录下的 data 文件夹下 新建一个 myvoc.yaml文件（可以自定义命名），用记事本打开。

内容是：

训练集以及验证集（train.txt和val.txt）的路径（可以改为相对路径）

以及 目标的类别数目和类别名称。

 //注意：冒号后面要加空格

train: D:\python_work\yolov5\VOCData\dataSet_path\train.txt
val: D:\python_work\yolov5\VOCData\dataSet_path\val.txt

# number of classes
nc: 8

# class names
names: ["one","two","three","four","five","six","seven","eight"]

 五、聚类获得先验框

1.生成anchors文件

在VOCData目录下创建程序两个程序 kmeans.py 以及 clauculate_anchors.py

不需要运行 kmeans.py，运行 clauculate_anchors.py 即可。

kmeans.py 程序如下：这不需要运行，也不需要更改，报错则查看第十三行内容。

import numpy as npdef iou(box, clusters):    """    Calculates the Intersection over Union (IoU) between a box and k clusters.    :param box: tuple or array, shifted to the origin (i. e. width and height)    :param clusters: numpy array of shape (k, 2) where k is the number of clusters    :return: numpy array of shape (k, 0) where k is the number of clusters    """    x = np.minimum(clusters[:, 0], box[0])    y = np.minimum(clusters[:, 1], box[1])    if np.count_nonzero(x == 0) > 0 or np.count_nonzero(y == 0) > 0:        raise ValueError("Box has no area")  # 如果报这个错，可以把这行改成pass即可    intersection = x * y    box_area = box[0] * box[1]    cluster_area = clusters[:, 0] * clusters[:, 1]    iou_ = intersection / (box_area + cluster_area - intersection)    return iou_def avg_iou(boxes, clusters):    """    Calculates the average Intersection over Union (IoU) between a numpy array of boxes and k clusters.    :param boxes: numpy array of shape (r, 2), where r is the number of rows    :param clusters: numpy array of shape (k, 2) where k is the number of clusters    :return: average IoU as a single float    """    return np.mean([np.max(iou(boxes[i], clusters)) for i in range(boxes.shape[0])])def translate_boxes(boxes):    """    Translates all the boxes to the origin.    :param boxes: numpy array of shape (r, 4)    :return: numpy array of shape (r, 2)    """    new_boxes = boxes.copy()    for row in range(new_boxes.shape[0]):        new_boxes[row][2] = np.abs(new_boxes[row][2] - new_boxes[row][0])        new_boxes[row][3] = np.abs(new_boxes[row][3] - new_boxes[row][1])    return np.delete(new_boxes, [0, 1], axis=1)def kmeans(boxes, k, dist=np.median):    """    Calculates k-means clustering with the Intersection over Union (IoU) metric.    :param boxes: numpy array of shape (r, 2), where r is the number of rows    :param k: number of clusters    :param dist: distance function    :return: numpy array of shape (k, 2)    """    rows = boxes.shape[0]    distances = np.empty((rows, k))    last_clusters = np.zeros((rows,))    np.random.seed()    # the Forgy method will fail if the whole array contains the same rows    clusters = boxes[np.random.choice(rows, k, replace=False)]    while True:        for row in range(rows):            distances[row] = 1 - iou(boxes[row], clusters)        nearest_clusters = np.argmin(distances, axis=1)        if (last_clusters == nearest_clusters).all():            break        for cluster in range(k):            clusters[cluster] = dist(boxes[nearest_clusters == cluster], axis=0)        last_clusters = nearest_clusters    return clustersif __name__ == '__main__':    a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 7, 6, 8]])    print(translate_boxes(a))

运行：clauculate_anchors.py

会调用 kmeans.py 聚类生成新anchors的文件

程序如下：

需要更改第 9 、13行文件路径 以及 第 16 行标注类别名称

# -*- coding: utf-8 -*-# 根据标签文件求先验框import osimport numpy as npimport xml.etree.cElementTree as etfrom kmeans import kmeans, avg_iouFILE_ROOT = "D:/python_work/yolov5/VOCData/"     # 根路径ANNOTATION_ROOT = "Annotations"   # 数据集标签文件夹路径ANNOTATION_PATH = FILE_ROOT + ANNOTATION_ROOTANCHORS_TXT_PATH = "D:/python_work/yolov5/VOCData/anchors.txt"   #anchors文件保存位置CLUSTERS = 9CLASS_NAMES = ['one','two','three','four','five','six','seven','eight']   #类别名称def load_data(anno_dir, class_names):    xml_names = os.listdir(anno_dir)    boxes = []    for xml_name in xml_names:        xml_pth = os.path.join(anno_dir, xml_name)        tree = et.parse(xml_pth)        width = float(tree.findtext("./size/width"))        height = float(tree.findtext("./size/height"))        for obj in tree.findall("./object"):            cls_name = obj.findtext("name")            if cls_name in class_names:                xmin = float(obj.findtext("bndbox/xmin")) / width                ymin = float(obj.findtext("bndbox/ymin")) / height                xmax = float(obj.findtext("bndbox/xmax")) / width                ymax = float(obj.findtext("bndbox/ymax")) / height                box = [xmax - xmin, ymax - ymin]                boxes.append(box)            else:                continue    return np.array(boxes)if __name__ == '__main__':    anchors_txt = open(ANCHORS_TXT_PATH, "w")    train_boxes = load_data(ANNOTATION_PATH, CLASS_NAMES)    count = 1    best_accuracy = 0    best_anchors = []    best_ratios = []    for i in range(10):      ##### 可以修改，不要太大，否则时间很长        anchors_tmp = []        clusters = kmeans(train_boxes, k=CLUSTERS)        idx = clusters[:, 0].argsort()        clusters = clusters[idx]        # print(clusters)        for j in range(CLUSTERS):            anchor = [round(clusters[j][0] * 640, 2), round(clusters[j][1] * 640, 2)]            anchors_tmp.append(anchor)            print(f"Anchors:{anchor}")        temp_accuracy = avg_iou(train_boxes, clusters) * 100        print("Train_Accuracy:{:.2f}%".format(temp_accuracy))        ratios = np.around(clusters[:, 0] / clusters[:, 1], decimals=2).tolist()        ratios.sort()        print("Ratios:{}".format(ratios))        print(20 * "*" + " {} ".format(count) + 20 * "*")        count += 1        if temp_accuracy > best_accuracy:            best_accuracy = temp_accuracy            best_anchors = anchors_tmp            best_ratios = ratios    anchors_txt.write("Best Accuracy = " + str(round(best_accuracy, 2)) + '%' + "\r\n")    anchors_txt.write("Best Anchors = " + str(best_anchors) + "\r\n")    anchors_txt.write("Best Ratios = " + str(best_ratios))    anchors_txt.close()

运行生成anchors文件。如果生成文件为空，重新运行即可。

第二行 Best Anchors 后面需要用到。（这就是手动获取到的anchors的值）

 2.修改模型配置文件

选择一个模型，在yolov5目录下的model文件夹下是模型的配置文件，有n、s、m、l、x版本，逐渐增大（随着架构的增大，训练时间也是逐渐增大）。

这里选用 yolov5s.yaml 用记事本打开

主要改两个参数：

把 nc：后面改成自己的标注类别数（图里还没改，而且图里错打开yolov5m了...）
修改anchors，根据 anchors.txt 中的 Best Anchors 修改，需要取整（四舍五入、向上、向下都可以）。
保持yaml中的anchors格式不变，按顺序一对一即可，如我框出的六个和anchors的第一行6个（18个都要改）

 六、模型训练

1.开始训练

打开anaconda终端，选到yolov5的文件下，并激活相应的环境（我起名是yolov5）

 接着输入如下训练命令：

python train.py --weights weights/yolov5s.pt  --cfg models/yolov5s.yaml  --data data/myvoc.yaml --epoch 200 --batch-size 8 --img 640   --device 0 

参数解释：

 –weights weights/yolov5s.pt ：这个也许你需要更改路径。我是将yolov5的pt文件都放在weights目录下，你可能没有，需要更改路径。

–epoch 200 ：训练200次

–batch-size 8：训练8张图片后进行权重更新

–device cpu：使用CPU训练。//这里device 0为gpu训练

1.5问题分析：

报错1：页面太小，无法完成操作——解决：虚拟内存不足，我设置了一下电脑的虚拟内存然后就可以了，（参考这个）或者降低线程 --workers (默认是8) ，调小 --batch-size，降低 --epoch。

2.训练过程

训练时间有点长，146张图片，要识别八个数字，用gpu一共训练了20来分钟？（没细算）

 训练好的模型会被保存在 yolov5 目录下的 runs/train/weights/expxx下。

七、测试效果 

yolov5主目录下找到detect.py文件，打开该文件。

主要是weights和source处修改： 

以打开笔记本摄像头为例子：

加载训练器：找到这行并修改

    parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='runs/train/exp8/weights/best.pt', help='model.pt path(s)')

加载摄像头进行识别：（图片视频default修改路径就行如'test1.jpg'，摄像头default为0）

 parser.add_argument('--source', type=str, default=0, help='source') #file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)

运行detect.py：

 

 训练图片越多准确率越高，我每个数字只训练了70张左右，准确率还是喜人的！

近日我也有在博客发关于yolov5的模型解析，欢迎大家来捧场~

深度学习Week9-YOLOv5-C3模块实现（Pytorch）_牛大了2022的博客-CSDN博客

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 参考文章：初学入门YOLOv5手势识别之制作并训练自己的数据集

Yolov5训练自己的数据集（详细完整版）

目标检测---教你利用yolov5训练自己的目标检测模型