paddlex训练模型以目标检测为例

paddlex版本问题

前一天paddlex2.0还可以用，第二天就报版本的问题，解决方法就是重装1.3的版本

PaddleX/tutorials/train at release/2.0-rc · PaddlePaddle/PaddleX (github.com)

本教程使用到的数据集

VOC车辆

0. paddlex API

API接口说明 — PaddleX 文档

目标检测PascalVOC — PaddleX 文档

1. 相关库下载

在本地如果还没有安装飞桨的，还要提前安装pip paddlepaddle

!pip install paddlex -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
!pip install imgaug -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
!pip install paddlehub==1.6.2
!pip show paddlex

2. 数据处理

1.划分训练集验证集

为了用于训练，我们需要在MyDataset目录下准备train_list.txt, val_list.txt和labels.txt三个文件，分别用于表示训练集列表，验证集列表和类别标签列表。点击下载目标检测示例数据集

注：也可使用PaddleX自带工具，对数据集进行随机划分，在数据集按照上面格式组织后，使用如下命令即可快速完成数据集随机划分，其中val_value表示验证集的比例，test_value表示测试集的比例（可以为0），剩余的比例用于训练集。
paddlex --split_dataset --format VOC --dataset_dir MyDataset --val_value 0.2 --test_value 0.1

# 数据划分，生成txt文件
import cv2
import os
from tqdm import tqdm
from random import shuffle
# 划分的标签
labels = ['car', 'van', 'bus', 'others']

# 文件的公共路径
base ='VOCData/'
# 图片文件名列表
imgs=[v for v in os.listdir(base+'JPEGImages')]
# 划分数据集，这里划分  训练：测试=7:3
len_imgs=len(imgs)
len_train=int(0.7*len_imgs)

print("训练集长度为 {}".format(len_train))
print("测试集长度为 {}".format(len_eval))
train_imgs=imgs[:len_train]
eval_imgs=imgs[len_train:]
# 打乱文件顺序
shuffle(imgs)
# 生成需要的.txt文件
with open('train.txt','w') as f:
    for img in tqdm(train_imgs):
        # 标记文件和图片文件名仅后缀不同
        xml="Annotations/"+img[:-4]+'.xml'
        # 两个合并在一行，中间空格隔开，图片名在前
        info="JPEGImages/"+img+" "+xml
        if not cv2.imread(os.path.join(base+'JPEGImages',img)) is None:
            f.write(info+'\n')
        else:
            print("文件"+img+"不存在")
# 生成测试文件
with open('eval.txt','w') as f:
    for img in tqdm(eval_imgs):
        xml="Annotations/"+img[:-4]+'.xml'
        info="JPEGImages/"+img+" "+xml
        if not cv2.imread(os.path.join(base+'JPEGImages',img)) is None:
            f.write(info+'\n')
        else:
            print("文件"+img+"不存在")
with open('label.txt','w') as f:
    for label in tqdm(labels):
        f.write(label+'\n')

2.数据集文件夹结构

在PaddleX中，目标检测支持PascalVOC数据集格式。建议用户将数据集按照如下方式进行组织，原图均放在同一目录，如JPEGImages，标注的同名xml文件均放在同一目录，如Annotations，示例如下

MyDataset/ # 目标检测数据集根目录
|--JPEGImages/ # 原图文件所在目录
|  |--1.jpg
|  |--2.jpg
|  |--...
|  |--...
|
|--Annotations/ # 标注文件所在目录
|  |--1.xml
|  |--2.xml
|  |--...
|  |--...

labels.txt

labels.txt用于列出所有类别，类别对应行号表示模型训练过程中类别的id(行号从0开始计数)，例如labels.txt为以下内容

dog
cat
snake

表示该检测数据集中共有3个目标类别，分别为dog，cat和snake，在模型训练中dog对应的类别id为0, cat对应1，以此类推

train_list.txt

train_list.txt列出用于训练时的图片集合，与其对应的标注文件，示例如下

JPEGImages/1.jpg Annotations/1.xml
JPEGImages/2.jpg Annotations/2.xml
... ...

其中第一列为原图相对MyDataset的相对路径，第二列为标注文件相对MyDataset的相对路径

val_list.txt

val_list列出用于验证时的图片集成，与其对应的标注文件，格式与val_list.txt一致

3.数据增强

imgaug 使用简介_Man-CSDN博客

数据增强与imgaug支持 — PaddleX 文档

paddlex.det.transforms — PaddleX 文档

# 数据增强
from paddlex.det import transforms
import imgaug.augmenters as iaa
trian_transforms=transforms.Compose([
    #随机裁剪
    transforms.RandomCrop(),
    #消除噪点
    iaa.GaussianBlur(sigma=(0.0,3.0)),
    iaa.MultiplyAndAddToBrightness(mul=(0.5, 1.5), add=(-30, 30)),
    iaa.Cutout(fill_mode="constant", cval=(0, 255), fill_per_channel=0.5),
    # 随机水平翻转
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    iaa.SaltAndPepper(0.1),
    # 裁剪 插值方法：随机
    # transforms.Resize(target_size=608, interp='RANDOM'),
    # 图像归一化
    transforms.Normalize(),
])
eval_transforms = transforms.Compose([
    # transforms.Resize(target_size=608, interp='CUBIC'),
    # 图像归一化
    transforms.Normalize(),
])

4.数据集加载

# 数据加载
import paddlex
base ='VOCData/'
train_dataset=paddlex.datasets.VOCDetection(
    data_dir=base,
    # data_dir=base,
    file_list='train.txt',
    label_list='label.txt',
    transforms=trian_transforms,
    shuffle=True
)
eval_dataset=paddlex.datasets.VOCDetection(
    data_dir=base,
    file_list='eval.txt',
    label_list='label.txt',
    transforms=eval_transforms,
)

3. 训练模型

视觉模型集 — PaddleX 文档

训练参数调整 — PaddleX 文档

# 训练模型
num_class=len(train_dataset.labels)
print("检测类别数:{}".format(num_class))
# 选择模型
model=paddlex.det.YOLOv3(num_classes=num_class,backbone='MobileNetV3_large')
model.train(
    num_epochs=50,
    train_dataset=train_dataset,
    # 至尊 32G内存，利用率在80%train_batch_size=32时,
    train_batch_size=8,
    eval_dataset=eval_dataset,
    learning_rate=0.0000125,
    warmup_steps=100,
    lr_decay_epochs=[30, 38],
    save_interval_epochs=32,
    log_interval_steps=100,
    save_dir='./VehicleDetection',
    pretrain_weights='VehicleDetection/best_model',
    use_vdl=True,
    resume_checkpoint='VehicleDetection/best_model'
    )

训练指标

PaddleX指标及日志 — PaddleX 文档

../_images/seg_train.png


Epoch	Epoch=4/20	[迭代轮数]所有训练数据会被训练20轮，当前处于第4轮
Step	Step=62/66	[迭代步数]所有训练数据被训练一轮所需要的迭代步数为66，当前处于第62步
loss	loss=0.007226	[损失函数值]参与当前迭代步数的训练样本的平均损失函数值loss，loss值越低，表明模型在训练集上拟合的效果越好(如上日志中第1行表示第4个epoch的第62个Batch的loss值为0.007226)
lr	lr=0.008215	[学习率]当前模型迭代过程中的学习率
time_each_step	time_each_step=0.41s	[每步迭代时间]训练过程计算得到的每步迭代平均用时
eta	eta=0:9:44	[剩余时间]模型训练完成所需剩余时间预估为0小时9分钟44秒

评估通用统计信息

PaddleX所有模型在训练过程中会根据用户设定的save_interval_epochs参数，每间隔一定轮数进行评估和保存。例如分类模型的评估日志，如下图所示。

../_images/cls_eval.png

上图中第1行表明验证数据集中样本数为240，需要迭代8步才能评估完所有验证数据；第5行用于表明第2轮的模型已经完成保存操作；第6行则表明当前保存的模型中，第2轮的模型在验证集上指标最优（分类任务看acc1，此时acc1值为0.258333），最优模型会保存在best_model目录中。

训练参数调整

PaddleX所有训练接口中，内置的参数均为根据单GPU卡相应batch_size下的较优参数，用户在自己的数据上训练模型，涉及到参数调整时，如无太多参数调优经验，则可参考如下方式

0.如何使用多GPU卡进行训练

在import paddlex前配置环境变量，代码如下

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' # 使用0号GPU卡进行训练
# 注意paddle或paddlex都需要在设置环境变量后再import
import paddlex as pdx
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '' # 不使用GPU，使用CPU进行训练
import paddlex as pdx
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,3' # 同时使用第0、1、3号GPU卡进行训练
import paddlex as pdx

1.num_epochs的调整

num_epochs是模型训练迭代的总轮数(模型对训练集全部样本过一遍即为一个epoch)，用户可以设置较大的数值，根据模型迭代过程在验证集上的指标表现，来判断模型是否收敛，进而提前终止训练。此外也可以使用train接口中的early_stop策略，模型在训练过程会自动判断模型是否收敛自动中止。

2.batch_size和learning_rate

Batch Size指模型在训练过程中，前向计算一次(即为一个step)所用到的样本数量

如若使用多卡训练， batch_size会均分到各张卡上（因此需要让batch size整除卡数）

Batch Size跟机器的显存/内存高度相关，batch_size越高，所消耗的显存/内存就越高

PaddleX在各个train接口中均配置了默认的batch size(默认针对单GPU卡)，如若训练时提示GPU显存不足，则相应调低BatchSize，如若GPU显存高或使用多张GPU卡时，可相应调高BatchSize。

如若用户调整batch size，则也注意需要对应调整其它参数，特别是train接口中默认的learning_rate值。如在YOLOv3模型中，默认train_batch_size为8，learning_rate为0.000125，当用户将模型在2卡机器上训练时，可以将train_batch_size调整为16, 那么同时learning_rate也可以对应调整为0.000125 * 2 = 0.00025

3.warmup_steps和warmup_start_lr

在训练模型时，一般都会使用预训练模型，例如检测模型在训练时使用backbone在ImageNet数据集上的预训练权重。但由于在自行训练时，自己的数据与ImageNet数据集存在较大的差异，可能会一开始由于梯度过大使得训练出现问题，这种情况下可以在刚开始训练时，让学习率以一个较小的值，慢慢增长到设定的学习率。warmup_steps和warmup_start_lr就是起到这个作用，模型开始训练时，学习率会从warmup_start_lr开始，在warmup_steps个batch数据迭代后线性增长到设定的学习率。

例如YOLOv3的train接口，默认train_batch_size为8，learning_rate为0.000125, warmup_steps为1000， warmup_start_lr为0.0；在此参数配置下表示，模型在启动训练后，在前1000个step(每个step使用一个batch的数据，即8个样本)内，学习率会从0.0开始线性增长到设定的0.000125。

4.lr_decay_epochs和lr_decay_gamma

lr_decay_epochs用于让学习率在模型训练后期逐步衰减，它一般是一个list，如[6, 8, 10]，表示学习率在第6个epoch时衰减一次，第8个epoch时再衰减一次，第10个epoch时再衰减一次。每次学习率衰减为之前的学习率*lr_decay_gamma。

例如YOLOv3的train接口，默认num_epochs为270,learning_rate为0.000125， lr_decay_epochs为[213, 240]，lr_decay_gamma为0.1;在此参数配置下表示，模型在启动训练后，在前213个epoch中，训练时使用的学习率为0.000125，在第213至240个epoch之间，训练使用的学习率为0.000125x0.1=0.0000125，在240个epoch之后，使用的学习率为0.000125x0.1x0.1=0.00000125

5.参数设定时的约束

根据上述几个参数，可以了解到学习率的变化分为WarmUp热身阶段和Decay衰减阶段，

Wamup热身阶段：随着训练迭代，学习率从较低的值逐渐线性增长至设定的值，以step为单位

Decay衰减阶段：随着训练迭代，学习率逐步衰减，如每次衰减为之前的0.1，以epoch为单位

step与epoch的关系：1个epoch由多个step组成，例如训练样本有800张图像，train_batch_size为8, 那么每个epoch都要完整用这800张图片训一次模型，而每个epoch总共包含800//8即100个step

在PaddleX中，约束warmup必须在Decay之前结束，因此各参数设置需要满足下面条件

warmup_steps <= lr_decay_epochs[0] * num_steps_each_epoch

其中num_steps_each_epoch计算方式如下,

num_steps_each_eposh = num_samples_in_train_dataset // train_batch_size

因此，如若你在启动训练时，被提示warmup_steps should be less than...时，即表示需要根据上述公式调整你的参数啦，可以调整lr_decay_epochs或者是warmup_steps。

4. 模型评估

评估通用统计信息

PaddleX所有模型在训练过程中会根据用户设定的save_interval_epochs参数，每间隔一定轮数进行评估和保存。例如分类模型的评估日志，如下图所示。

../_images/cls_eval.png

检测可以使用两种评估标准：VOC评估标准和COCO评估标准。

VOC评估标准

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-iv6SAXWq-1630572625178)(C:\Users\86137\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210831211207590.png)]$

注：map为平均准确率的平均值，即IoU(Intersection Over Union)取0.5时各个类别的准确率-召回率曲线下面积的平均值。

上图中第3行bbox_map表示检测任务中整个验证集的平均准确率平均值。

5. 保存模型/导出部署

部署模型导出 — PaddleX 文档

./YOLOv3/best_model 文件下的文件

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-O3KPJLW6-1630572625183)(C:\Users\86137\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210828002452122.png)]$

# --model_dir是模型权重文件 --save_dir是要保存的文件地址
!paddlex --export_inference --model_dir=./YOLOv3/best_model --save_dir=./det_inference_model

6. 模型剪切

模型裁剪 — PaddleX 文档

7. 加载模型

import paddlex as pdx
# 'det_inference_model'是模型权重文件路径
model = pdx.deploy.Predictor('det_inference_model')
image_name = 'demo.jpg'
result = model.predict(image=image_name)
print(len(result))
print(result)

98
[{'category_id': 0, 'bbox': [84.8077392578125, 494.5171203613281, 54.4744873046875, 54.580902099609375], 'score': 0.6862342357635498, 'category': 'pt'}, {'category_id': 0, 'bbox': [301.1315002441406, 498.1654357910156, 48.0050048828125, 45.606719970703125], 'score': 0.6020365953445435, 'category': 'pt'}, {'category_id': 0, 'bbox': [88.00811004638672,

import paddlex as pdx
test_jpg = 'VOCData/JPEGImages/MVI_20011__img00285.jpg'
model=pdx.deploy.Predictor('det_inference_model')

# predict接口并未过滤低置信度识别结果，用户根据需求按score值进行过滤
result = model.predict(test_jpg)

# 可视化结果存储在'./result', 见下图
pdx.det.visualize(test_jpg, result, threshold=0.2, save_dir='./result')

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-URirN7f1-1630572796265)(C:\Users\86137\Downloads\visualize_MVI_20011__img00285.jpg)]$

可能存在的问题：

在本地电脑：

# 可视化结果存储在'./result', 见下图
pdx.det.visualize(test_jpg, result, threshold=0.2, save_dir='./result')

出现 Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized问题

方式一：（亲测有效）

允许副本存在，忽略报错；在程序开头添加如下代码：

添加语句：

import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"

方式二：

把numpy卸载干净再重装。

pip uninstall numpy
pip install numpy

版权声明：本文为CSDN博主「就这这就」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/naexting/article/details/120065054

paddlex版本问题

本教程使用到的数据集

0. paddlex API

1. 相关库下载

2. 数据处理

1.划分训练集验证集

2.数据集文件夹结构

labels.txt

train_list.txt

val_list.txt

3.数据增强

4.数据集加载

3. 训练模型

训练指标

评估通用统计信息

训练参数调整

0.如何使用多GPU卡进行训练

1.num_epochs的调整

2.batch_size和learning_rate

3.warmup_steps和warmup_start_lr

4.lr_decay_epochs和lr_decay_gamma

5.参数设定时的约束

4. 模型评估

评估通用统计信息

VOC评估标准

5. 保存模型/导出部署

6. 模型剪切

7. 加载模型

分类和目标检测Labelme标注教学

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection论文笔记

就这这就

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paddlex版本问题

本教程使用到的数据集

0. paddlex API

1. 相关库下载

2. 数据处理

1.划分训练集验证集

2.数据集文件夹结构

labels.txt

train_list.txt

val_list.txt

3.数据增强

4.数据集加载

3. 训练模型

训练指标

评估通用统计信息

训练参数调整

0.如何使用多GPU卡进行训练

1.num_epochs的调整

2.batch_size和learning_rate

3.warmup_steps和warmup_start_lr

4.lr_decay_epochs和lr_decay_gamma

5.参数设定时的约束

4. 模型评估

评估通用统计信息

VOC评估标准

5. 保存模型/导出部署

6. 模型剪切

7. 加载模型

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