使用YOLOX训练自己的数据集

环境准备

需要：pytorch>=1.7
去官网查看对应的CUDA版本号：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/，我的CUDA是10.2的

conda  create -n torch1.7.0 python=3.7  #创建新环境

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2

在github下载模型权重到YOLOX 文件夹下（用chrome中的github加速插件可快速下载权重文件）

数据集准备

自定义数据集的目录结构

- datasets
	- VOCdevkit
		- VOC2021 （自定义）
			- Annotations
			- ImageSets
				- Main
					- test.py
					- train.py
					- val.py
					- trainval.py
			- JPEGImages

生成.txt文件内容的代码

import os
import random 
random.seed(0)

xmlfilepath='VOC数据集Annotations文件夹路径'#xml文件存放地址,在训练自己数据集的时候，改成自己的数据路径
saveBasePath="VOC数据集ImageSets/Main文件夹路径"#存放test.txt，train.txt，trainval.txt，val.txt文件路径
 
#----------------------------------------------------------------------#
#   根据自己的需求更改trainval_percent和train_percent的比例
#----------------------------------------------------------------------#
trainval_percent=0.9
train_percent=1

temp_xml = os.listdir(xmlfilepath)
total_xml = []
for xml in temp_xml:
    if xml.endswith(".xml"):
        total_xml.append(xml)

num=len(total_xml)  
list=range(num)  
tv=int(num*trainval_percent)  
tr=int(tv*train_percent)  
trainval= random.sample(list,tv)  
train=random.sample(trainval,tr)  
 
print("train and val size",tv)
print("traub suze",tr)
ftrainval = open(os.path.join(saveBasePath,'trainval.txt'), 'w')  
ftest = open(os.path.join(saveBasePath,'test.txt'), 'w')  
ftrain = open(os.path.join(saveBasePath,'train.txt'), 'w')  
fval = open(os.path.join(saveBasePath,'val.txt'), 'w')  
 
for i  in list:  
    name=total_xml[i][:-4]+'\n'  
    if i in trainval:  
        ftrainval.write(name)  
        if i in train:  
            ftrain.write(name)  
        else:  
            fval.write(name)  
    else:  
        ftest.write(name)  
  
ftrainval.close()  
ftrain.close()  
fval.close()  
ftest .close()

安装YOLOX

git clone git@github.com:Megvii-BaseDetection/YOLOX.git
cd YOLOX
pip3 install -U pip && pip3 install -r requirements.txt
python3 setup.py develop
pip3 install cython; pip3 install 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'

修改配置文件

修改检测类别

YOLOX/yolox/data/datasets/voc_classes.py,各个类别之间必须用逗号隔开，最后一个类别后也必须加逗号

VOC_CLASSES = (
    "fire",
)

修改训练参数

修改YOLOX/yolox/exp/yolox_base.py文件下的相关参数

• self.num_classes：检测类别个数
• self.depth：YOLOX/exps/default文件夹下，选择需要的.py文件中的self.depth
• self.width：YOLOX/exps/default文件夹下，选择需要的.py文件中的self.width
  
• self.max_epoch: epoch，改成了100
• self.print_interval、self.eval_interval：原来的代码是10个eopch做一个验证，可以修改为每迭代一个epoch做一个验证，以及时看到效果。
  
  我的检测类别只有一类，self.depth 和 self.width 用的yolox.py中的数

class Exp(BaseExp):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # ---------------- model config ---------------- #
        self.num_classes = 1
        self.depth = 1.33
        self.width = 1.25
        self.act = 'silu'

修改训练数据集路径

修改YOLOX/exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py

• self.num_class：检测类别个数
• self.depth：YOLOX/exps/default文件夹下，选择需要的.py文件中的self.depth
• self.width：YOLOX/exps/default文件夹下，选择需要的.py文件中的self.width
• get_data_loader方法中的VOCDetection的image_sets修改为image_sets=[('2021', 'trainval')]
  
• get_eval_loader方法中的VOCDetection的image_sets修改为image_sets=[('2021', 'test')]
  

修改Voc.py文件中Annotations文件的读取格式

修改YOLOX/yolox/data/datasets/voc.py

• _do_python_eval方法下的annopath修改为annopath = os.path.join(rootpath, "Annotations", "{}.xml")
• rootpath修改为rootpath = self.root + '/VOC2021'
  

训练

修改train.py

YOLOX/tools/train.py

• 修改所使用的模型。要使用哪个模型，写哪个模型的名称

parser.add_argument("-n", "--name", type=str, default='yolox-x', help="model name")

• 修改batch_size

   parser.add_argument("-b", "--batch-size", type=int, default=4, help="batch size")```
  

• 修改devices参数，只有一张显卡，所以设置为0，如过有多张卡，想指定用某张卡，比如1卡，则：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py

    parser.add_argument(
      "-d", "--devices", default=0, type=int, help="device for training"
  )
  

• 修改exp_file的default为yolox_voc_s.py的绝对路径

    parser.add_argument(
      "-f",
      "--exp_file",
      default='YOLOX/exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py',
      type=str,
      help="plz input your experiment description file",
  )
  

• 若使用预训练权重，将ckpt的default修改为模型权重的路径

  parser.add_argument("-c", "--ckpt", default='/YOLOX/yolox_x.pth', type=str, help="checkpoint file")
  

  开始训练：python train.py

  查看实时训练情况

  进入到YOLOX/tools/YOLOX_outputs/yolox_voc_s目录下，输入tensorboard --logdir=./ --host= 127.0.0.1（在本地训练时可用），如果是在服务器上进行训练的话：
  Linux系统：
  在登录远程服务器的时候使用命令：
  ssh -L 16006:服务器ip地址:6006 account@server.address
  （代替一般ssh远程登录命令：ssh account@server.address）
  训练完模型之后使用如下命令：
  tensorboard --logdir /home/XX/YOLOX/tools/YOLOX_outputs/yolox_voc_s/ --bind_all
  最后，在本地访问地址：http://127.0.0.1:16006/
  原理：
  建立ssh隧道，实现远程端口到本地端口的转发 具体来说就是将远程服务器的6006端口（tensorboard默认将数据放在6006端口）转发到本地的16006端口，在本地对16006端口的访问即是对远程6006端口的访问，当然，转发到本地某一端口不是限定的，可自由选择。

检测

修改 YOLOX/tools/demo.py

• 修改1：

  from yolox.data.datasets import voc_classes #	引入voc文件对应的类
  predictor = Predictor(model, exp, voc_classes.VOC_CLASSES, trt_file, decoder, args.device)
  cls_names=voc_classes.VOC_CLASSES
  

• 选择测试的是图片还是视频

  parser.add_argument(
      "demo", default="image", help="demo type, eg. image, video and webcam"
  )
  

• 输入需要测试的图片/视频的路径

  parser.add_argument(
      "--path", default="YOLOX/datasets/VOCdevkit/VOC2021/JPEGImages/0ce61215-6d34-49f9-aa6d-5f0feed430f8.jpg", help="path to images or video"
  )
  

• 修改exp_file的default为yolox_voc_s.py的绝对路径

  parser.add_argument(
      "-f",
      "--exp_file",
      default='YOLOX/exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py',
      type=str,
      help="pls input your experiment description file",
  )
  

• 修改训练完成后模型的地址

  parser.add_argument("-c", "--ckpt", default='YOLOX/tools/YOLOX_outputs/yolox_voc_s/latest_ckpt.pth', type=str, help="ckpt for eval")
  

• 使用GPU加速

  parser.add_argument(
      "--device",
      default="gpu",
      type=str,
      help="device to run our model, can either be cpu or gpu",
  )
  

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