YOLOv5模型训练_coco数据集yolov5

ubuntu 18.04 64bit
anaconda with 3.7
nvidia gtx 1070Ti
cuda 10.1
pytorch 1.5
YOLOv5

YOLOv5环境配置

请参考之前的文章，YOLOv5目标检测

使用COCO数据集

YOLOv5的预训练模型是基于 COCO数据集，如果自己想去复现下训练过程，可以依照下面的命令

$ python train.py --data coco.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights '' --batch-size 64
                                         yolov5m                                48
                                         yolov5l                                32
                                         yolov5x                                16

COCO的数据集可以通过data文件夹下get_coco2017.sh脚本进行下载，包含图片和lable文件。COCO的数据集实在是太大了，整个压缩包有18G，考虑到自己到的网速还有机器的算力，还是洗洗睡吧。。。

制作自己的数据集

如果没有对应目标的公开数据集，那就只有自己出手收集了，图片到手后，接下来就是艰辛的打标签工作了，

LabelImg使用Qt做了图形化的界面，操作还是很方便的，这也是选择它的理由，它提供了默认的class，如果你不需要这些类型的话，可以将其删除

接下来就可以打开exe文件，点击Open导入图片，按下快捷键w，选定目标后，会弹出输入框，写上class名称，就可以了，如果有多个目标，那就继续标

labelImg还支持文件夹的导入，在标完一张后，在左侧选择Next Image就可以切换到下一张继续了。输出格式部分，目前labelImg支持YOLO和PascalOVC2种格式，前者标签信息是存储在txt文件中，而后者是存储在xml中

打完标签后，就可以进行保存了，图片和标签文件我们分开存放，但是文件名是对应的，只是扩展名不同

最后来看看标签文件的内容

yolov5 trainning

一行代表一个目标，格式是

class x_center y_center width height

使用公开的数据集进行训练

下载下来是一个压缩包，解压后，文件夹内的文件结构是这样的

yolov5 trainning

其中文件夹train包含了参加训练的图片以及对应的label文件，两者只有扩展名不同而已，目前图片只有105张。我们将包含数据集的文件夹重命名为mask，存储在yolov5工程的同级目录下

yolov5 trainning

接着修改mask/data.yaml文件内容为

(base) xugaoxiang@1070Ti:~/Works/github/mask$ cat data.yaml
train: ../mask/train/images
val: ../mask/valid/images
nc: 2
names: ['mask', 'no-mask']

最后修改yolov5/models/yolov5s.yaml，将nc = 80修改为nc = 2，因为数据集中只有mask和no-mask2个类别

接下来执行训练命令

cd yolov5
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 300 --data ../mask/data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' 


# 总结

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