手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-口罩检测-视频教程_opencv yolo训练自己模型
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手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型
大家好这里是肆十二dejahu好几个月没有更新了这两天看了一下关注量突然多了1k多个朋友关注想必都是大作业系列教程来的小伙伴。既然有这么多朋友关注这个大作业系列并且也差不多到了毕设开题和大作业提交的时间了那我直接就是一波更新。这期的内容相对于上期的果蔬分类和垃圾识别无论是在内容还是新意上我们都进行了船新的升级我们这次要使用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这次的内容除了可以作为大家的大作业之外也可以作为一些小伙伴的毕业设计。废话不多说我们直接开始今天的内容。
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CSDN博客手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-口罩检测-视频教程_dejahu的博客-CSDN博客
代码地址YOLOV5-mask-42: 基于YOLOV5的口罩检测系统-提供教学视频 (gitee.com)
处理好的数据集和训练好的模型YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型2000张标注好的数据+教学视频.zip-深度学习文档类资源-CSDN文库
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。
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
不熟悉pycharm的anaconda的小伙伴请先看这篇csdn博客了解pycharm和anaconda的基本操作
如何在pycharm中配置anaconda的虚拟环境_dejahu的博客-CSDN博客_如何在pycharm中配置anaconda
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。
GPU版本安装的具体步骤可以参考这篇文章2021年Windows下安装GPU版本的Tensorflow和Pytorch_dejahu的博客-CSDN博客
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
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opencvmatplotlib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
在runs目录下可以找到检测之后的结果
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 # webcam
file.jpg # image
file.mp4 # video
path/ # directory
path/*.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。
软件启动后的界面如下
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
2.设置标注文件保存的目录并设置自动保存
3.开始标注画框标记目标的labelcrtl+s保存然后d切换到下一张继续标注不断重复重复
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。
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
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。
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
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
模型训练之前请确保代码目录下有以下文件
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。
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
在train/runs/exp3的目录下可以找到训练得到的模型和日志文件
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。
模型评估
出了在博客一开头你就能看到的检测效果之外还有一些学术上的评价指标用来表示我们模型的性能其中目标检测最常用的评价指标是mAPmAP是介于0到1之间的一个数字这个数字越接近于1就表示你的模型的性能更好。
一般我们会接触到两个指标分别是召回率recall和精度precision两个指标p和r都是简单地从一个角度来判断模型的好坏均是介于0到1之间的数值其中接近于1表示模型的性能越好接近于0表示模型的性能越差为了综合评价目标检测的性能一般采用均值平均密度map来进一步评估模型的好坏。我们通过设定不同的置信度的阈值可以得到在模型在不同的阈值下所计算出的p值和r值一般情况下p值和r值是负相关的绘制出来可以得到如下图所示的曲线其中曲线的面积我们称AP目标检测模型中每种目标可计算出一个AP值对所有的AP值求平均则可以得到模型的mAP值以本文为例我们可以计算佩戴安全帽和未佩戴安全帽的两个目标的AP值我们对两组AP值求平均可以得到整个模型的mAP值该值越接近1表示模型的性能越好。
关于更加学术的定义大家可以在知乎或者csdn上自行查阅以我们本次训练的模型为例在模型结束之后你会找到三张图像分别表示我们模型在验证集上的召回率、准确率和均值平均密度。
以PR-curve为例你可以看到我们的模型在验证集上的均值平均密度为0.832。
如果你的目录下没有这样的曲线可能是因为你的模型训练一半就停止了没有执行验证的过程你可以通过下面的命令来生成这些图片。
python val.py --data data/mask_data.yaml --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt --img 640
最后这里是一张详细的评价指标的解释清单可以说是最原始的定义了。
模型使用
模型的使用全部集成在了detect.py目录下你按照下面的指令指你要检测的内容即可
# 检测摄像头
python detect.py --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt --source 0 # webcam
# 检测图片文件
python detect.py --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt --source file.jpg # image
# 检测视频文件
python detect.py --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt --source file.mp4 # video
# 检测一个目录下的文件
python detect.py --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt path/ # directory
# 检测网络视频
python detect.py --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt 'https://youtu.be/NUsoVlDFqZg' # YouTube video
# 检测流媒体
python detect.py --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt 'rtsp://example.com/media.mp4' # RTSP, RTMP, HTTP stream
比如以我们的口罩模型为例如果我们执行python detect.py --weights runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt --source data/images/fishman.jpg的命令便可以得到这样的一张检测结果。
构建可视化界面
可视化界面的部分在window.py文件中是通过pyqt5完成的界面设计在启动界面前你需要将模型替换成你训练好的模型替换的位置在window.py的第60行修改成你的模型地址即可如果你有GPU的话可以将device设置为0表示使用第0行GPU这样可以加快模型的识别速度嗷。
使用GPU的话
替换之后直接右键run即可启动图形化界面了快去自己测试一下看看效果吧
找到我
你可以通过这些方式来寻找我。
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现在关注以后就是老朋友喽
