如果您是一个初学者,对于如何使用YOLOv5来训练自己的目标检测数据集,并在不同的平台上进行部署(如C++、Python、树莓派等)有兴趣的话,本博客将为您提供简明扼要的指导和解释。
在本博客中,我们将逐步引导您完成以下内容:
数据集准备:我将展示如何准备自己的目标检测数据集,包括收集和标注图像,并将其划分为训练集和验证集。
YOLOv5训练:我将指导您如何使用YOLOv5框架来进行模型训练,包括设置训练参数和开始训练过程。
模型评估和调优:在训练完成后,我们将向您展示如何评估训练得到的模型的性能,并介绍一些调优技巧来提升检测结果。
C++部署:如果您有兴趣在C++环境中使用训练好的模型进行目标检测,我们将提供指导和示例代码,帮助您将YOLOv5模型集成到C++项目中。
Python部署:如果您更倾向于在Python环境中运行目标检测代码,我们将介绍如何使用Python和相关库来加载和使用YOLOv5模型。
树莓派部署:若您希望在树莓派上进行目标检测应用,我们将向您展示如何将训练好的模型移植到树莓派上,并演示如何在实时视频流中进行目标检测。
当然是因为我的好朋友(W某)给我的灵感,W某课题组什么几乎都是AI小白(当然,博主也是),老板让用YOLOV5做一个指针指向的位置的检测与分类(3分类)。W某懵逼了,听说我在搞DL,给我发了WeChat问我:这个怎么做?我恰巧刚好做了yolov5-lite的项目工作,也部署到了树莓派4,。我只能告诉他很简单。
没想到,这小子转头花3k在网上找人买了200行的C++部署代码,他的队友开启了yolov5训练,直到遇到新问题,又问我:为什么我们训练2000张图片要花3天?我懵逼了,这小子估计看都没看调参直接开跑了。经过询问得知,居然还能有更糟糕的情况,他们的项目是要做定位与3分类,我万万没想到,这群小子说只要识别1种就可以了,于是只标注了一种类别,我笑麻了。
好了,上面都是扯淡,其实,我意识到,如果真的是从0开始做yolo,还是有点困难的,因为根本不知道怎么下手,数据如何标注?标多少?如何训练?如何评估?如何部署?等等。本博客,将会从0开始交YOLOV5完成一个项目的全过程,当然博主也是机械出生的小白,当然写的过程会有遗漏,如果有想跟我交流的,提醒我更新博客的,请给我发邮件:[email protected]
YOLOV5目前我就用过两个版本,一个是ultralytics写的,另外一个是ppogg大佬写的轻量级版本,更适合边缘部署,例如安卓端和树莓派,实现快速实时推理。
两个项目下载地址如下:
yolov5项目地址:
GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
yolov5-lite项目地址:
以v5-lite为例,点击code,点击download zip,即可下载源代码,下载完解压即可。
很多小白会出现像我的好朋友W某一样的错误,认为我只要识别某一种,那么我只标注一种类别就可以了,其实,也不完全是这样。
例如,我们要检测一张图片中的人脸,那么我们标注人脸就可以了。但是,如果你做多分类的时候,仅仅只标注出一种你想要识别到的结果,往往准确率是不行了,模型无法学到多分类之前类别的细微差距,由于项目具有保密性。这个项目就不介绍了。
举一个最简单的例子,例如现在有农夫山泉,怡宝,康师傅三种矿泉水。你需要识别定位出农夫山泉的位置,你只标注农夫山泉水,这样模型可能就无法做出区分了,模型可能会认为你只是想要识别出矿泉水,它学到的特征可能就是水瓶的特征,而不是三种矿泉水的区别。
数据一般来说是越多越好,但是标注越多,工作量越大,所以建议大家做可以先标注2000张测试看下效果如何。我之前做行人检测,人脸检测,标了2000张,效果已经非常不错了。
数据集制作参考下面这个博客,这个博客的教程很详细,我第一次标注就是跟着这个博客来做的;使用labelimg标注自己的数据集,记得标注格式选择YOLO格式。利用labelimg制作自己的深度学习目标检测数据集。
标注完应该具有这样的格式:
images里面放置图像,labels里面放置对应的.txt标注文件。
按照8:2的比例划分训练集和验证集,训练集的数据主要为了训练模型,而验证集的数据是为了每一轮测试当前轮的模型的准确率,例如第200轮训练准确率是80,第250轮准确率是90,这个数据是使用验证集测试出来的,我们最后选择在验证集上表现最好的模型去部署,去测试。
具体训练集、验证集、测试集的解释,可以参考下面这两篇博客:
深度学习入门:训练集、验证集、测试集_训练集测试机验证集_apprentice_eye的博客-程序员宅基地
GPT3.5给出的解释是:
预训练模型是一种机器学习技术,通常使用大量数据在未经过特定任务训练之前进行训练。
预训练模型的作用主要包括以下几个方面:
总之,预训练模型是现代自然语言处理中不可或缺的一部分,能够帮助我们更好地解决实际问题。
以我个人的理解就是,选择别人已经训练好的预训练模型,我们在这个模型的基础上继续训练,我们能训练出来更好的结果,能够是模型收敛更快。
根据yolov5官方github给的权重,我个人建议大家从YOLOv5s这个模型开始尝试就可以了,这个模型准确率和速度都还可以,如果效果不好,大家再考虑换更大的模型。
点击要的模型下载即可。
首先打开代码中train.py文件。
打开之后,我们只需要准备如下图划线的基础配置文件即可。
1.按照顺序,先把我们下载好的模型放置进来,然后配置好路径。
2. 我们选择是v5s,那么我们更改yolov5s.yaml的配置文件就可以了,我们做的数据标签有3种的话。只需要更改nc:80为nc:3即可。
3.更改数据配置
复制一个新的VOC.yaml,改个名字,然后写自己的配置。我这里为了简单就直接在VOC里面改了给大家看。把数据路径配置好,类别3分类是3种。
配置完了之后,就是这样的
epochs设置300轮,batchsize设置为4,这样精度高一点,并且防止有的同学电脑显存不够。
然后直接运行train.py就可开始训练了。
更新中ing...
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