YOLOv5入门实践（5）——从零开始，手把手教你训练自己的目标检测模型（包含pyqt5界面）

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前言

通过前几篇文章相信大家已经学会训练自己的数据集了。本篇是YOLOv5入门实践系列的最后一篇也是一篇总结我们再来一起按着配置环境-->标注数据集-->划分数据集-->训练模型-->测试模型-->推理模型的步骤从零开始一起实现自己的目标检测模型吧

前期回顾

YOLOv5入门实践1——手把手带你环境配置搭建

YOLOv5入门实践2——手把手教你利用labelimg标注数据集

YOLOv5入门实践3——手把手教你划分自己的数据集

YOLOv5入门实践4——手把手教你训练自己的数据集

本人YOLOv5源码详解系列

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读1——项目目录结构解析

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读2——推理部分detect.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读3——训练部分train.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读4——验证部分valtest.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读5——配置文件yolov5s.yaml

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读6——网络结构1yolo.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读7——网络结构2common.py

2.2 利用make sense标注数据集

一、配置环境

传送门YOLOv5入门实践1——手把手带你环境配置搭建

1.1 安装CUDA 和cuDNN

官方教程

CUDAcuda-installation-guide-microsoft-windows 12.1 documentation

cuDNNInstallation Guide :: NVIDIA Deep Learning cuDNN Documentation

CUDA下载地址→ 官方驱动 | NVIDIA

cuDNN下载地址→ cuDNN Download | NVIDIA Developer

1.2 配置YOLOv5环境

1.yolov5的源码下载

下载地址mirrors / ultralytics / yolov5 · GitCode

安装压缩包

2.预训练模型下载

将安装好的预训练模型放在YOLO文件下。

3.安装yolov5的依赖项

可以在终端输入 pip3 install -r requirements.txt 来安装这个记事本里的全部需要的库不过不建议windows系统下这么做。

因为在windows系统里有pycocotools这个库。而我们没有办法通过pip直接安装这个库。

两个解决办法

1、直接运行pip3 install pycocotools-windows这个方法有个小缺陷就是在某些情况下系统依旧会显示警告信息找不到pycocotools库但是程序可以正常运行
2、自行下载pycocotools库安装包点击这里提取码i5d7 。下载之后解压解压下来的文件 conda环境放到 \Lib\site-packages之中python环境放到 site-packages中。

配置环境是个很繁琐的过程因为电脑设备不同大家可能会遇到各种各样的问题warning级别错误直接无视报红色的错复制下来在网上也有对应的解决办法这里就不一一说了。

二、标注数据集

2.1 利用labelimg标注数据集

这个之前介绍过大家可以看这篇回顾一下

传送门YOLOv5入门实践2——手把手教你利用labelimg标注数据集

2.2 利用make sense标注数据集

Labelimg和Labelme每次打开比较麻烦后来看大佬文章被安利了这个在线标注数据集的工具Make SenseMake Sense。我们来介绍一下它的使用

第1步打开这个网站之后点击Get Started开始使用

第2步点击Drop images然后Ctrl+A选中整个数据集里面的图片

第3步点击Object Detection 进入目标检测标注模式

第4步点击Create Labels 创建标签这里有两种方法

法1导入文件自动生成标签Load labels from file 一行一个
法2手动创建标签点击左边栏的“”符号

因为我这里只检测火焰一类所以只添加一个标签 fire。

第5步创建成功后点击Start project开始标注。

标注界面支持矩形(Rect)、点(Point)、线(Line)、多边形(Polyygon)多种标注模式点选相应的模式就可以直接标注了。

水了一上午的课终于标注完了。。。

第6步点击Action然后点击Export Annotation 就可以导出yolo格式的标签文件

导出之后的标签文件就是酱婶儿的

三、划分数据集

直通车YOLOv5入门实践3——手把手教你划分自己的数据集

第1步创建split.py

在YOLOv5项目目录下创建split.py项目。

第2步运行split.py

import os
import shutil
import random

# 设置随机种子
random.seed(0)


def split_data(file_path,xml_path, new_file_path, train_rate, val_rate, test_rate):
    '''====1.将数据集打乱===='''
    each_class_image = []
    each_class_label = []
    for image in os.listdir(file_path):
        each_class_image.append(image)
    for label in os.listdir(xml_path):
        each_class_label.append(label)
     # 将两个文件通过zip函数绑定。
    data=list(zip(each_class_image,each_class_label))
    # 计算总长度
    total = len(each_class_image)
    # random.shuffle函数打乱顺序
    random.shuffle(data)
    # 再将两个列表解绑
    each_class_image,each_class_label=zip(*data)

    '''====2.分别获取train、val、test这三个文件夹对应的图片和标签===='''
    train_images = each_class_image[0:int(train_rate * total)]
    val_images = each_class_image[int(train_rate * total):int((train_rate + val_rate) * total)]
    test_images = each_class_image[int((train_rate + val_rate) * total):]
    train_labels = each_class_label[0:int(train_rate * total)]
    val_labels = each_class_label[int(train_rate * total):int((train_rate + val_rate) * total)]
    test_labels = each_class_label[int((train_rate + val_rate) * total):]

    '''====3.设置相应的路径保存格式将图片和标签对应保存下来===='''
    # train
    for image in train_images:
        print(image)
        old_path = file_path + '/' + image
        new_path1 = new_file_path + '/' + 'train' + '/' + 'images'
        if not os.path.exists(new_path1):
            os.makedirs(new_path1)
        new_path = new_path1 + '/' + image
        shutil.copy(old_path, new_path)

    for label in train_labels:
        print(label)
        old_path = xml_path + '/' + label
        new_path1 = new_file_path + '/' + 'train' + '/' + 'labels'
        if not os.path.exists(new_path1):
            os.makedirs(new_path1)
        new_path = new_path1 + '/' + label
        shutil.copy(old_path, new_path)
    # val
    for image in val_images:
        old_path = file_path + '/' + image
        new_path1 = new_file_path + '/' + 'val' + '/' + 'images'
        if not os.path.exists(new_path1):
            os.makedirs(new_path1)
        new_path = new_path1 + '/' + image
        shutil.copy(old_path, new_path)

    for label in val_labels:
        old_path = xml_path + '/' + label
        new_path1 = new_file_path + '/' + 'val' + '/' + 'labels'
        if not os.path.exists(new_path1):
            os.makedirs(new_path1)
        new_path = new_path1 + '/' + label
        shutil.copy(old_path, new_path)
    # test
    for image in test_images:
        old_path = file_path + '/' + image
        new_path1 = new_file_path + '/' + 'test' + '/' + 'images'
        if not os.path.exists(new_path1):
            os.makedirs(new_path1)
        new_path = new_path1 + '/' + image
        shutil.copy(old_path, new_path)

    for label in test_labels:
        old_path = xml_path + '/' + label
        new_path1 = new_file_path + '/' + 'test' + '/' + 'labels'
        if not os.path.exists(new_path1):
            os.makedirs(new_path1)
        new_path = new_path1 + '/' + label
        shutil.copy(old_path, new_path)


if __name__ == '__main__':
    file_path = "D:\yolov5-6.1\datasets\image"
    xml_path = "D:\yolov5-6.1\datasets\Annotation"
    new_file_path = "D:\yolov5-6.1\datasets\ImageSets"
    # 设置划分比例
    split_data(file_path,xml_path, new_file_path, train_rate=0.7, val_rate=0.1, test_rate=0.2)

至此我们的数据集就划分好了。

来运行一下看看效果吧

四、训练模型

直通车YOLOv5入门实践4——手把手教你训练自己的数据集

4.1 配置文件

1修改数据集配置文件
首先在data的目录下新建一个yaml文件自定义命名嫌麻烦的话你可以直接复制voc.yaml文件重命名然后在文件内直接修改。

然后修改文件内的路径和参数。

train和val就是上一步通过split划分好的数据集文件最好要填绝对路径有时候由目录结构的问题会莫名奇妙的报错

下面是两个参数根据自己数据集的检测目标个数和名字来设定

nc: 存放检测目标类别个数
name 存放检测目标类别的名字个数和nc对应

这里我做的是火焰检测所以目标类别只有一个。

2修改模型配置文件
我们本次使用的是yolov5s.pt这个预训练权重同上修改data目录下的yaml文件一样我们最好将yolov5s.yaml文件复制一份然后将其重命名这里我将其重命名为yolov5s_fire.yaml。

同样这里改一下nc就行哒

4.2 训练模型

训练模型是通过train.py文件在训练前我们先介绍一下文件内的参数

opt参数解析

cfg: 模型配置文件网络结构
data: 数据集配置文件数据集路径类名等
hyp: 超参数文件
epochs: 训练总轮次
batch-size: 批次大小
img-size: 输入图片分辨率大小
rect: 是否采用矩形训练默认False
resume: 接着打断训练上次的结果接着训练
nosave: 不保存模型默认False
notest: 不进行test默认False
noautoanchor: 不自动调整anchor默认False
evolve: 是否进行超参数进化默认False
bucket: 谷歌云盘bucket一般不会用到
cache-images: 是否提前缓存图片到内存以加快训练速度默认False
weights: 加载的权重文件
name: 数据集名字如果设置results.txt to results_name.txt默认无
device: 训练的设备cpu0(表示一个gpu设备cuda:0)0,1,2,3(多个gpu设备)
multi-scale: 是否进行多尺度训练默认False
single-cls: 数据集是否只有一个类别默认False
adam: 是否使用adam优化器
sync-bn: 是否使用跨卡同步BN,在DDP模式使用
local_rank: gpu编号
logdir: 存放日志的目录
workers: dataloader的最大worker数量

关于train.py更多学习请看YOLOv5源码逐行超详细注释与解读3——训练部分train.py

然后做以下修改

parser.add_argument('--weights', type=str, default=ROOT / 'yolov5s_fire.pt', help='initial weights path')

--weight 先选用官方的yolov5s.pt权重当自己的训练完成后可更换为自己的权重。

 parser.add_argument('--cfg', type=str, default='models/yolov5s_fire.yaml', help='model.yaml path')

--cfg选用上一步model目录下我们刚才改好的模型配置文件。

parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/fire.yaml', help='dataset.yaml path')

--data选用上一步data目录下我们刚才改好的数据集配置文件。

parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300)

--epoch指的就是训练过程中整个数据集将被迭代多少轮默认是300显卡不行就调小点

parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs, -1 for autobatch')

--batch-size一次看完多少张图片才进行权重更新默认是16显卡不行就调小点

parser.add_argument('--workers', type=int, default=0, help='max dataloader workers (per RANK in DDP mode)')

--workers: dataloader的最大worker数量一般用来处理多线程问题默认是8显卡不行就调小点

以上都设置好了就可以开始训练啦~

若干个hours之后~

训练结果会保存在runs的train文件里。

至此我们的模型训练就全部完成了~

五、测试模型

评估模型好坏就是在有标注的测试集或者验证集上进行模型效果的评估在目标检测中最常使用的评估指标为mAP。在val.py文件中指定数据集配置文件和训练最优结果模型。

opt参数解析

data 数据集文件的路径默认为COCO128数据集的配置文件路径
weights 模型权重文件的路径默认为YOLOv5s的权重文件路径
batch_size: 前向传播的批次大小运行val.py传入默认32 。运行train.py则传入batch_size // WORLD_SIZE * 2
imgsz 输入图像的大小默认为640x640
conf_thres 置信度阈值默认为0.001
iou_thres 非极大值抑制的iou阈值默认为0.6
task: 设置测试的类型有train, val, test, speed or study几种默认val
device 使用的设备类型默认为空表示自动选择最合适的设备
single_cls: 数据集是否只用一个类别运行val.py传入默认False 运行train.py则传入single_cls
augment 是否使用数据增强的方式进行检测默认为False
verbose: 是否打印出每个类别的mAP运行val.py传入默认Fasle。运行train.py则传入nc < 50 and final_epoch
save_txt 是否将检测结果保存为文本文件默认为False
save_hybrid: 是否保存 label+prediction hybrid results to *.txt 默认False
save_conf 是否在保存的文本文件中包含置信度信息默认为False
save_json 是否按照coco的json格式保存预测框并且使用cocoapi做评估需要同样coco的json格式的标签运行test.py传入默认Fasle。运行train.py则传入is_coco and final_epoch(一般也是False)
project 结果保存的项目文件夹路径默认为“runs/val”
name 结果保存的文件名默认为“exp”
exist_ok 如果结果保存的文件夹已存在是否覆盖默认为False即不覆盖
half 是否使用FP16的半精度推理模式默认为False
dnn 是否使用OpenCV DNN作为ONNX推理的后端默认为False

关于val.py更多学习请看YOLOv5源码逐行超详细注释与解读4——验证部分valtest.py

然后做以下修改

 parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/fire_data.yaml', help='dataset.yaml path')

--data选用上一步data目录下我们刚才改好的数据集配置文件

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

--weight 换成我们训练完成后最好的权重

同样的我们验证完后依然可以得到一个文件夹

哒哒~让我们来看一下检测效果

注意在这个过程中可能会遇到报错Exception: Dataset not found.

这是数据集路径问题这是就要检查一下你的数据集和YOLOv5项目是否在同一级目录哦。

六、推理模型

最后在没有标注的数据集上进行推理在YOLOv5目录下的detect.py文件下修改参数即可

opt参数解析

weights 训练的权重路径可以使用自己训练的权重也可以使用官网提供的权重。默认官网的权重yolov5s.pt(yolov5n.pt/yolov5s.pt/yolov5m.pt/yolov5l.pt/yolov5x.pt/区别在于网络的宽度和深度以此增加)
source 测试数据可以是图片/视频路径也可以是'0'(电脑自带摄像头)也可以是rtsp等视频流, 默认data/images
data 配置数据文件路径包括image/label/classes等信息训练自己的文件需要作相应更改可以不用管
imgsz 预测时网络输入图片的尺寸默认值为 [640]
conf-thres 置信度阈值默认为 0.50
iou-thres 非极大抑制时的 IoU 阈值默认为 0.45
max-det 保留的最大检测框数量每张图片中检测目标的个数最多为1000类
device 使用的设备可以是 cuda 设备的 ID例如 0、0,1,2,3或者是 'cpu'默认为 '0'
view-img 是否展示预测之后的图片/视频默认False
save-txt 是否将预测的框坐标以txt文件形式保存默认False使用--save-txt 在路径runs/detect/exp*/labels/*.txt下生成每张图片预测的txt文件
save-conf 是否保存检测结果的置信度到 txt文件默认为 False
save-crop 是否保存裁剪预测框图片默认为False使用--save-crop 在runs/detect/exp*/crop/剪切类别文件夹/ 路径下会保存每个接下来的目标
nosave 不保存图片、视频要保存图片不设置--nosave 在runs/detect/exp*/会出现预测的结果
classes 仅检测指定类别默认为 None
agnostic-nms 是否使用类别不敏感的非极大抑制即不考虑类别信息默认为 False
augment 是否使用数据增强进行推理默认为 False
visualize 是否可视化特征图默认为 False
update 如果为True则对所有模型进行strip_optimizer操作去除pt文件中的优化器等信息默认为False
project 结果保存的项目目录路径默认为 'ROOT/runs/detect'
name 结果保存的子目录名称默认为 'exp'
exist-ok 是否覆盖已有结果默认为 False
line-thickness 画 bounding box 时的线条宽度默认为 3
hide-labels 是否隐藏标签信息默认为 False
hide-conf 是否隐藏置信度信息默认为 False
half 是否使用 FP16 半精度进行推理默认为 False
dnn 是否使用 OpenCV DNN 进行 ONNX 推理默认为 False

关于detect.py更多学习请看YOLOv5源码逐行超详细注释与解读2——推理部分detect.py

然后做以下修改

 parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/fire_data.yaml', help='dataset.yaml path')

--data选用上一步data目录下我们刚才改好的数据集配置文件

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

--weight 换成我们训练完成后最好的权重

同样的我们推理完后依然可以得到一个文件夹

Come On让我们来看一下检测效果

注意在这个过程中可能会遇到报错AssertionError: Image Not Found D:\fire项目\yolov5-fire\data\images\1_20.jpg

这个问题很简单错误原因就是测试图片中包含中文路径把文件夹中文全部修改成英文即可太低级的错误了。。。

七、PYQT可视化界面显示

7.1 配置环境

第1步先安装pyqt5

pip install PyQt5
pip install PyQt5-tools

安装成功后可以在pycharm的解释器的安装包列表中查看到pyqt5对应的库名称

第2步配置pycharm工具

pycharm工具配置后可以快速便捷的打开工具以及使用避免复杂的文件拷贝与打开应用程序地址等操作。

1QtDesigner

QtDesigner是一个图形化的界面设计工具可以直观的进行界面设计。

pycharm的External Tools添加可以按照以下步骤进行

1.在pycharm中依次选择File-settings-->Tools-->External Tools-->左上角‘+’号

步骤如下图所示

2.在弹出的窗口中填写tool的配置内容

Name QtDesigner用于在Tools-External中显示的名称可自行填写
Program 可以通过点击右侧文件夹标识选择QtDesigner的安装位置也可直接粘贴designer.exe的绝对物理地址
Working directory 可点击右侧‘+’号选择FileDir --> File directory见下图或者也可直接输入 $FileDir$用于设置默认的文件保存位置

3.配置完成后点击OK即可。

2PyUIC

PyUIC是一个代码转换工具可以将QtDesigner输出的.ui文件转换为py文件。

pycharm的External Tools按照同样的步骤进行

1.在pycharm中依次选择File-settings-->Tools-->External Tools-->左上角‘+’号

步骤如下图所示

2.在弹出的窗口中填写tool的配置内容:

NamePyUIC用于在Tools-External中显示的名称可自行填写
Program可以通过右侧文件夹标识选择PyUIC的安装位置也可直接粘贴pyuic5.exe的绝对物理地址
Arguments直接填写$FileName$ -o $FileNameWithoutExtension$.py用于设置生成的py文件的名称此语句的含义为原有的文件名称+.py
Working directory可点击右侧‘+’号选择FileDir --> File directory也可直接输入 $FileDir$用于设置默认的文件保存位置

3.配置完成后点击OK即可。

3PyRcc

PyRcc是一个代码转换工具用于将界面设计时的图像编辑文件qrc转换为py文件。
如果不涉及界面的图片添加等内容时可以暂不考虑此工具的添加。

1.在pycharm中依次选择File-settings-->Tools-->External Tools-->左上角‘+’号

步骤如下图所示

2.在弹出的窗口中填写tool的配置内容

NamePyRcc用于在Tools-External中显示的名称可自行填写
Program可以通过右侧文件夹标识选择PyRcc的安装位置也可直接粘贴pyrcc5.exe的绝对物理地址
Arguments直接填写$FileName$ -o $FileNameWithoutExtension$.py用于设置生成的py文件的名称此语句的含义为原有的文件名称+.py
Working directory可点击右侧‘+’号选择FileDir - File directory也可直接输入 $FileDir$用于设置默认的文件保存位置