我參加NVIDIASkyHackathon---Yolov5環(huán)境配置-創(chuàng)新互聯(lián)

Yolov5 環(huán)境配置完成后配置練習(xí)文件以及練習(xí)數(shù)據(jù)注意事項(xiàng)

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參考https://blog.csdn.net/qq_36756866/article/details/109111065

1）準(zhǔn)備自己的數(shù)據(jù)集

1. 在yolov5目錄下創(chuàng)建 yolo_1文件夾（名字可以自定義），目錄結(jié)構(gòu)如下，將之前l(fā)abelImg標(biāo)注好的xml文件和圖片放到對(duì)應(yīng)目錄下 yolo_1

…images # 存放圖片

…Annotations # 存放圖片對(duì)應(yīng)的xml文件

…ImageSets/Main #之后會(huì)在Main文件夾內(nèi)自動(dòng)生成train.txt，val.txt，test.txt和trainval.txt四個(gè)文件，存放訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集圖片的名字（無后綴.jpg）

示例如下：

如果生成的是xml文件是以下的步驟（txt生成的在下面

開始{

yolo_1文件夾下內(nèi)容如下：

Annotations文件夾下面為xml文件（標(biāo)注工具采用labelImage），內(nèi)容如下：

images為VOC數(shù)據(jù)集格式中的JPEGImages，內(nèi)容如下：

腳本內(nèi)容在

腳本功能：ImageSets文件夾下面有個(gè)Main子文件夾，其下面存放訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集的劃分，通過腳本生成，可以創(chuàng)建randomfile_xmlstep1一個(gè)文件

運(yùn)行代碼后，在Main文件夾下生成下面四個(gè)txt文檔：

2.接下來準(zhǔn)備labels，把數(shù)據(jù)集格式轉(zhuǎn)換成yolo_txt格式，即將每個(gè)xml標(biāo)注提取bbox信息為txt格式（這種數(shù)據(jù)集格式成為yolo_txt格式），每個(gè)圖像對(duì)應(yīng)一個(gè)txt文件，文件每一行為一個(gè)目標(biāo)的信息，包括class, x_center, y_center, width, height格式。格式如下：

創(chuàng)建labels

創(chuàng)建 腳本，將訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集生成label標(biāo)簽（訓(xùn)練中要用到），同時(shí)將數(shù)據(jù)集路徑導(dǎo)入txt文件中

運(yùn)行后會(huì)生成如下laels文件夾和三個(gè)包含數(shù)據(jù)集的txt文件，其中l(wèi)abels中為不同圖像的標(biāo)注文件，train.txt等txt文件為劃分后圖像所在位置的絕對(duì)路徑，如train.txt就含有所有訓(xùn)練集圖像的絕對(duì)路徑。

運(yùn)行voc_label.py時(shí)報(bào)錯(cuò)“ZeroDivisionError: float division by zero”的原因是：標(biāo)注文件中存在width為0或者h(yuǎn)eight為0的數(shù)據(jù)，檢查修改后可解決。

三個(gè)txt文件里面的內(nèi)容如下：

}結(jié)束

如果生成的是txt文件是以下的步驟

開始{

運(yùn)行生成ImageSets內(nèi)容的腳本

腳本內(nèi)容在

腳本功能：ImageSets文件夾下面有個(gè)Main子文件夾，其下面存放訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集的劃分，通過腳本生成，可以創(chuàng)建randomfile_xmlstep1一個(gè)文件

運(yùn)行代碼后，在Main文件夾下生成下面四個(gè)txt文檔：

2.接下來準(zhǔn)備labels，把數(shù)據(jù)集格式轉(zhuǎn)換成yolo_txt格式，即將每個(gè)xml標(biāo)注提取bbox信息為txt格式（這種數(shù)據(jù)集格式成為yolo_txt格式），每個(gè)圖像對(duì)應(yīng)一個(gè)txt文件，文件每一行為一個(gè)目標(biāo)的信息，包括class, x_center, y_center, width, height格式。格式如下：

創(chuàng)建labels

創(chuàng)建 腳本，將訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集生成label標(biāo)簽（訓(xùn)練中要用到），同時(shí)將數(shù)據(jù)集路徑導(dǎo)入txt文件中

運(yùn)行后會(huì)生成如下labels文件夾和三個(gè)包含數(shù)據(jù)集的txt文件，其中l(wèi)abels中為不同圖像的標(biāo)注文件，train.txt等txt文件為劃分后圖像所在位置的絕對(duì)路徑，如train.txt就含有所有訓(xùn)練集圖像的絕對(duì)路徑。

運(yùn)行voc_label.py時(shí)報(bào)錯(cuò)“ZeroDivisionError: float division by zero”的原因是：標(biāo)注文件中存在width為0或者h(yuǎn)eight為0的數(shù)據(jù)，檢查修改后可解決。

三個(gè)txt文件里面的內(nèi)容如下：

}結(jié)束 調(diào)用腳本的時(shí)候需要更改其中的相關(guān)路徑

3配置文件

1）數(shù)據(jù)集的配置

在yolov5目錄下的data文件夾下新建一個(gè)ab.yaml文件（可以自定義命名），用來存放訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的劃分文件（train.txt和val.txt），這兩個(gè)文件是通過運(yùn)行voc_label.py代碼生成的，然后是目標(biāo)的類別數(shù)目和具體類別列表

疑問：ab.yaml文件中train和val通過train.txt和val.txt指定，我在訓(xùn)練時(shí)報(bào)錯(cuò)會(huì)提示datasets文件找不到 說明路徑設(shè)置的不對(duì) 腳本生成的文本路徑也會(huì)影響

2）模型訓(xùn)練

源碼中在yolov5目錄下的weights文件夾下提供了下載四種預(yù)訓(xùn)練模型的腳本----download_weights.sh

2.訓(xùn)練

在train.py進(jìn)行以下幾個(gè)修改：

以上參數(shù)解釋如下：

epochs：指的就是訓(xùn)練過程中整個(gè)數(shù)據(jù)集將被迭代多少次,顯卡不行你就調(diào)小點(diǎn)。

batch-size：一次看完多少張圖片才進(jìn)行權(quán)重更新，梯度下降的mini-batch,顯卡不行你就調(diào)小點(diǎn)。

cfg：存儲(chǔ)模型結(jié)構(gòu)的配置文件

data：存儲(chǔ)訓(xùn)練、測(cè)試數(shù)據(jù)的文件

img-size：輸入圖片寬高,顯卡不行你就調(diào)小點(diǎn)。

rect：進(jìn)行矩形訓(xùn)練

resume：恢復(fù)最近保存的模型開始訓(xùn)練

nosave：僅保存最終checkpoint

notest：僅測(cè)試最后的epoch

evolve：進(jìn)化超參數(shù)

bucket：gsutil bucket

cache-images：緩存圖像以加快訓(xùn)練速度

weights：權(quán)重文件路徑

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優(yōu)化

multi-scale：多尺度訓(xùn)練，img-size +/- 50%

single-cls：?jiǎn)晤悇e的訓(xùn)練集

之后運(yùn)行訓(xùn)練命令如下：

python train_1.py --img 640 --batch 8 --epochs 300 --data data/ab.yaml --weights yolov5x.pt

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文章名稱：我參加NVIDIASkyHackathon---Yolov5環(huán)境配置-創(chuàng)新互聯(lián)
文章位置：http://muchs.cn/article14/pcide.html

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