Yolo v5 训练自己的数据集

前言

感谢各位大佬尤其是，博主：深度学习菜鸟，参考原文链接https://blog.csdn.net/qq_36756866/article/details/109111065
本文仅用于记录调试过程，若侵犯了您的隐私请联系作者删除，感谢！！！

一、准备阶段

环境：官方要求Python>=3.8 and PyTorch>=1.6
本文
Pytorch：1.6.0
Cuda：10.0
Python：3.7
源代码下载：https://github.com/ultralytics/yolov5.git
创建虚拟环境，并通过pip install -r requirements.txt安装依赖包。

二、制作数据集

1 建立数据文件夹mydata

在yolov5目录下创建mydata文件夹（名字可以自定义），目录结构如下，将之前labelImg标注好的xml文件和图片放到对应目录下
mydata
…images # 存放图片
…Annotations # 存放图片对应的xml文件
…ImageSets/Main #之后会在Main文件夹内自动生成train.txt，val.txt，test.txt和trainval.txt四个文件，存放训练集、验证集、测试集图片的名字（无后缀.jpg）
示例如下：
mydata文件夹下内容如下：

Annotations文件夹下面为xml文件（标注工具采用labelImage），内容如下：

images为数据集格式中的JPEGImages，内容如下：

ImageSets文件夹下面有个Main子文件夹，其下面存放训练集、验证集、测试集的划分，通过脚本生成，可以创建一个split_train_val.py文件，代码内容如下：

#----------------------------------------------------------------------#
#   验证集的划分在train.py代码里面进行
#   test.txt和val.txt里面没有内容是正常的。训练不会使用到。
#----------------------------------------------------------------------#
'''
#--------------------------------注意----------------------------------#
如果在pycharm中运行时提示：
FileNotFoundError: [WinError 3] 系统找不到指定的路径。: './VOCdevkit/VOC2007/Annotations'
这是pycharm运行目录的问题，最简单的方法是将该文件复制到根目录后运行。
可以查询一下相对目录和根目录的概念。在VSCODE中没有这个问题。
#--------------------------------注意----------------------------------#
'''
import os
import random 
random.seed(0)

# xmlfilepath=r'./VOCdevkit/VOC2007/Annotations'
xmlfilepath=r'./Annotations'
saveBasePath=r"./ImageSets/Main/"
 
#----------------------------------------------------------------------#
#   想要增加测试集修改trainval_percent
#   train_percent不需要修改
#----------------------------------------------------------------------#
trainval_percent=1
train_percent=0.9

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()

运行代码后，在Main文件夹下生成下面四个txt文档：

2 准备label

在yolov5目录下创建voc_label.py文件，将训练集、验证集、测试集生成label标签（训练中要用到），同时将数据集路径导入txt文件中，代码内容如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from os import getcwd

sets = ['train', 'val', 'test']
classes = ["cup","can","sprinkling","bottle"]  # 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, h

def convert_annotation(image_id):
    in_file = open('mydata/Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')
    out_file = open('mydata/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('mydata/labels/'):
        os.makedirs('mydata/labels/')
    image_ids = open('mydata/ImageSets/Main/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
    list_file = open('mydata/%s.txt' % (image_set), 'w')
    for image_id in image_ids:
        list_file.write(abs_path + '/mydata/images/%s.jpg\n' % (image_id))
        convert_annotation(image_id)
    list_file.close()

上述代码可以把数据集格式转换成yolo_txt格式，即将每个xml标注提取bbox信息为txt格式（这种数据集格式成为yolo_txt格式），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。格式如下：

参考（https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data#2-create-labels）
代码运行后会生成如下labels文件夹和三个包含数据集的txt文件，其中labels中为不同图像的标注文件，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。

三个txt文件里面的内容如下：

注意：运行voc_label.py时报错“ZeroDivisionError: float division by zero”的原因是：标注文件中存在width为0或者height为0的数据，检查修改后可解决。

3 配置文件

3.1 数据集的配置

在yolov5目录下的data文件夹下新建一个mydata.yaml文件（可以自定义命名），用来存放训练集和验证集的划分文件（train.txt和val.txt），这两个文件是通过运行voc_label.py代码生成的，然后是目标的类别数目和具体类别列表，mydata.yaml内容如下：

注意：mydata.yaml文件中train和val通过train.txt和val.txt指定，若在训练时报错，则检查冒号后面是否有空格，若没有会被认为是字符串而不是字典，引发报错。

3.2 编辑模型配置文件

在yolov5/model文件夹下是模型的配置文件，提供s、m、l、x版本，随着架构的增大，训练时间也是逐渐增大，假设采用yolov5s.yaml，只用修改一个参数，把nc改成自己的类别数：

至此，自定义数据集已创建完毕，接下来就是训练模型了。

4 模型训练

4.1 模型训练

运行train.py之前需要修改几个参数，如下：

以上参数解释如下：
epochs：指的就是训练过程中整个数据集将被迭代多少次,显卡不行你就调小点。
batch-size：一次看完多少张图片才进行权重更新，梯度下降的mini-batch,显卡不行你就调小点。
cfg：存储模型结构的配置文件
data：存储训练、测试数据的文件
img-size：输入图片宽高,显卡不行你就调小点。
rect：进行矩形训练
resume：恢复最近保存的模型开始训练
nosave：仅保存最终checkpoint
notest：仅测试最后的epoch
evolve：进化超参数
bucket：gsutil bucket
cache-images：缓存图像以加快训练速度
weights：权重文件路径
name： 重命名results.txt to results_name.txt
device：cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu
adam：使用adam优化
multi-scale：多尺度训练，img-size +/- 50%
single-cls：单类别的训练集

4.2训练过程可视化

利用tensorboard可视化训练过程，训练开始会在yolov5目录生成一个runs文件夹，利用tensorboard打开即可查看训练日志，命令如下：

tensorboard --logdir=runs

5 遇到的问题

1、 detect文件报错有关SPPF
修改方法：在models中的common中加上下面的代码

class SPPF(nn.Module):  # export-friendly version of nn.SiLU()
    @staticmethod
    def forward(x):
        return x * torch.sigmoid(x)

2、训练时出现找不到标签文件
修改方法：首先检查mydata文件夹写的名称是否按照要求建立，按要求建立依旧报错：则将标签文件与图像文件一起放在Images中。

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