• YOLOv5火焰烟雾检测

    YOLOv5模型训练及检测

    一、为什么使用YOLOv5

    二、软件工具

    2.1 Anaconda

    Anaconda | Anaconda Distribution

    2.2 PyCharm

    下载 PyCharm：JetBrains 为专业开发者提供的 Python IDE

    2.3 LabelImg

    GitHub - heartexlabs/labelImg: 🖍️ LabelImg is a graphical image annotation tool and label object bounding boxes in images

    三、图片标注

    为了训练自己的数据集，需要将自己的图片及要识别的物体进行标注，俗称“打标签”，本文使用LabelImg工具对图像进行标注。

    3.1 左侧工具栏

    Open Dir：待标注图片数据的路径文件夹

    Change Save Dir：保存类别标签的路径文件夹

    PascalVOC：标注的标签保存成VOC格式

    3.2 上方菜单栏

    Auto Save mode：当你切换到下一张图片时，就会自动把上一张标注的图片标签自动保存下来，这样就不用每标注一样图片都按Ctrl+S保存一下了

    Display Labels：标注好图片之后，会把框和标签都显示出来

    Advanced Mode：这样标注的十字架就会一直悬浮在窗口，不用每次标完一个目标，再按一次W快捷键，调出标注的十字架。

    3.3 其它快捷键：

    W：调出标注的十字架，开始标注

    A：切换到上一张图片

    D：切换到下一张图片

    Ctrl+S：保存标注好的标签

    del：删除标注的矩形框

    Ctrl+鼠标滚轮：按住Ctrl，然后滚动鼠标滚轮，可以调整标注图片的显示大小

    Ctrl+U：选择要标注图片的文件夹

    Ctrl+R：选择标注好的label标签存放的文件夹

    ↑→↓←：移动标注的矩形框的位置

    3.4 标注样例

    四、环境配置

    4.1 打开Anaconda Prompt

    在安装好Anaconda之后，Win+S进入搜索框，搜索Anaconda Prompt，打开

    4.2 创建PyTorch环境

    输入指令：

    conda create -n pytorch python=3.9

    如出现提示询问“是否”，一律输入y，回车，即可。

    其中“pytorch”为该环境名称，可改为任意名称，为方便起见，下文一律使用pytorch作为该环境名

    4.3 使用PyTorch环境

    输入命令：

    conda activate pytorch

    4.4 安装PyTorch

    在使用pytorch环境后，进入PyTorch官网（PyTorch官网），选择自己电脑相应配置，下图为本机使用配置，可作为参考。注意Compute Platform查看好设备显卡是否支持CUDA以及支持版本。

    复制Run this Command中的命令到Anaconda Prompt中，回车，即可运行。如询问问题，一律选择y即可。

    至此，环境配置安装完成。

    五、YOLOv5代码

    5.1 代码获取

    进入GitHub上官方网页（ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite (github.com)。

    点击左上角分支按钮，点击Tags，可以选择代码版本，本文使用v6.0

    右上角点击点击Code → Download ZIP

    解压后放在想要的项目文件夹中即可。

    5.2 打开项目以及环境配置

    右键项目文件夹→Open Folder as PyCharm Project

    进入PyCharm后，左上角菜单栏选择File→Settings进入设置界面。找到Project：xxxx选项→Python Interpreter，下拉菜单选择环境。

    如果没有选项，可以点击右侧齿轮图标，在Conda Environment→Existing environment中找到相应位置，选择编译器。

    设置好后如图，然后点击Apply。

    下方点击Terminal打开命令行窗口，输入指令：

    1. conda activate pytorch
    2. pip install -r requirements.txt

    等待安装好所有所需文件即可。

    5.3 代码文件

    其中主要涉及到的两个文件，一个是train.py用于训练，一个是detect.py用于检测。

    5.3.1 train.py

    主要需要了解的是451行开始的parse_opt函数，代码如下

    1. def parse_opt(known=False):
    2.    parser = argparse.ArgumentParser()
    3.    parser.add_argument('--weights', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='initial weights path')
    4.    parser.add_argument('--cfg', type=str, default='', help='model.yaml path')
    5.    parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='dataset.yaml path')
    6.    parser.add_argument('--hyp', type=str, default=ROOT / 'data/hyps/hyp.scratch.yaml', help='hyperparameters path')
    7.    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300)
    8.    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs, -1 for autobatch')
    9.    parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', type=int, default=640, help='train, val image size (pixels)')
    10.    parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training')
    11.    parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=False, help='resume most recent training')
    12.    parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')
    13.    parser.add_argument('--noval', action='store_true', help='only validate final epoch')
    14.    parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable AutoAnchor')
    15.    parser.add_argument('--evolve', type=int, nargs='?', const=300, help='evolve hyperparameters for x generations')
    16.    parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket')
    17.    parser.add_argument('--cache', type=str, nargs='?', const='ram', help='--cache images in "ram" (default) or "disk"')
    18.    parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training')
    19.    parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    20.    parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%')
    21.    parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class')
    22.    parser.add_argument('--optimizer', type=str, choices=['SGD', 'Adam', 'AdamW'], default='SGD', help='optimizer')
    23.    parser.add_argument('--sync-bn', action='store_true', help='use SyncBatchNorm, only available in DDP mode')
    24.    parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='max dataloader workers (per RANK in DDP mode)')
    25.    parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/train', help='save to project/name')
    26.    parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name')
    27.    parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
    28.    parser.add_argument('--quad', action='store_true', help='quad dataloader')
    29.    parser.add_argument('--linear-lr', action='store_true', help='linear LR')
    30.    parser.add_argument('--label-smoothing', type=float, default=0.0, help='Label smoothing epsilon')
    31.    parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='EarlyStopping patience (epochs without improvement)')
    32.    parser.add_argument('--freeze', nargs='+', type=int, default=[0], help='Freeze layers: backbone=10, first3=0 1 2')
    33.    parser.add_argument('--save-period', type=int, default=-1, help='Save checkpoint every x epochs (disabled if < 1)')
    34.    parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='DDP parameter, do not modify')
    35.  
    36.    \# Weights & Biases arguments
    37.    parser.add_argument('--entity', default=None, help='W&B: Entity')
    38.    parser.add_argument('--upload_dataset', nargs='?', const=True, default=False, help='W&B: Upload data, "val" option')
    39.    parser.add_argument('--bbox_interval', type=int, default=-1, help='W&B: Set bounding-box image logging interval')
    40.    parser.add_argument('--artifact_alias', type=str, default='latest', help='W&B: Version of dataset artifact to use')
    41.  
    42.    opt = parser.parse_known_args()[0] if known else parser.parse_args()
    43.    return opt

    epochs：指的就是训练过程中整个数据集将被迭代多少次。

    batch-size：一次看完多少张图片才进行权重更新，梯度下降的mini-batch。

    cfg：存储模型结构的配置文件

    data：存储训练、测试数据的文件

    img-size：输入图片宽高。

    rect：进行矩形训练

    resume：恢复最近保存的模型开始训练

    nosave：仅保存最终checkpoint

    notest：仅测试最后的epoch

    evolve：进化超参数

    bucket：gsutil bucket

    cache-images：缓存图像以加快训练速度

    weights：权重文件路径

    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优化

    multi-scale：多尺度训练，img-size +/- 50%

    single-cls：单类别的训练集

    5.3.2 detect.py

    其中需要了解的是第216行开始的parse_opt函数，代码如下：

    1. def parse_opt():
    2.     parser = argparse.ArgumentParser()
    3.     parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='model path(s)')
    4.     parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob, 0 for webcam')
    5.     parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path')
    6.     parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[640], help='inference size h,w')
    7.     parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold')
    8.     parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold')
    9.     parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image')
    10.     parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    11.     parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='show results')
    12.     parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
    13.     parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')
    14.     parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes')
    15.     parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos')
    16.     parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3')
    17.     parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS')
    18.     parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference')
    19.     parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features')
    20.     parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models')
    21.     parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/detect', help='save results to project/name')
    22.     parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name')
    23.     parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
    24.     parser.add_argument('--line-thickness', default=3, type=int, help='bounding box thickness (pixels)')
    25.     parser.add_argument('--hide-labels', default=False, action='store_true', help='hide labels')
    26.     parser.add_argument('--hide-conf', default=False, action='store_true', help='hide confidences')
    27.     parser.add_argument('--half', action='store_true', help='use FP16 half-precision inference')
    28.     parser.add_argument('--dnn', action='store_true', help='use OpenCV DNN for ONNX inference')
    29.     opt = parser.parse_args()
    30.     opt.imgsz *= 2 if len(opt.imgsz) == 1 else 1  # expand
    31.     print_args(FILE.stem, opt)
    32.     return opt

    weights：训练的权重

    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

    output：网络预测之后的图片/视频的保存路径

    img-size：网络输入图片大小

    conf-thres：置信度阈值

    iou-thres：做nms的iou阈值

    device：设置设备

    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

    classes：设置只保留某一部分类别，形如0或者0 2 3

    agnostic-nms：进行nms是否也去除不同类别之间的框，默认False

    augment：推理的时候进行多尺度，翻转等操作(TTA)推理

    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

    六、训练自定义数据集

    6.1 文件夹及数据准备

    在项目文件夹中创建dataset文件夹

    在dataset文件夹中创建三个文件夹：images，annotations，imagesets

    将标注过的图片移入images文件夹

    将标注生成的xml文件移入annotations文件夹

    在imagesets文件夹中创建main文件夹

    在dataset文件夹中创建python代码split_train_val.py：

    1. # coding:utf-8
    2.  
    3. import os
    4. import random
    5. import argparse
    6.  
    7. parser = argparse.ArgumentParser()
    8. #xml文件的地址，根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下
    9. parser.add_argument('--xml_path', default='annotations', type=str, help='input xml label path')
    10. #数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Main
    11. parser.add_argument('--txt_path', default='imagesets/main', type=str, help='output txt label path')
    12. opt = parser.parse_args()
    13.  
    14. trainval_percent = 1.0
    15. train_percent = 0.9
    16. xmlfilepath = opt.xml_path
    17. txtsavepath = opt.txt_path
    18. total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
    19. if not os.path.exists(txtsavepath):
    20.     os.makedirs(txtsavepath)
    21.  
    22. num = len(total_xml)
    23. list_index = range(num)
    24. tv = int(num * trainval_percent)
    25. tr = int(tv * train_percent)
    26. trainval = random.sample(list_index, tv)
    27. train = random.sample(trainval, tr)
    28.  
    29. file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w')
    30. file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')
    31. file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')
    32. file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')
    33.  
    34. for i in list_index:
    35.     name = total_xml[i][:-4] + '\n'
    36.     if i in trainval:
    37.         file_trainval.write(name)
    38.         if i in train:
    39.             file_train.write(name)
    40.         else:
    41.             file_val.write(name)
    42.     else:
    43.         file_test.write(name)
    44.  
    45. file_trainval.close()
    46. file_train.close()
    47. file_val.close()
    48. file_test.close()

    注意其中有些目录需要修改为自己计算机上对应目录

    运行代码，会在main文件夹中自动生成如下四个文件：

    6.2 准备标签文件

    在dataset文件夹中新建python代码文件voc_label.py：

    1. # -*- coding: utf-8 -*-
    2. import xml.etree.ElementTree as ET
    3. import os
    4. from os import getcwd
    5.  
    6. sets = ['train', 'val', 'test']
    7. classes = ["hat", "no hat"]   # 改成自己的类别
    8. abs_path = os.getcwd()
    9. print(abs_path)
    10.  
    11. def convert(size, box):
    12.     dw = 1. / (size[0])
    13.     dh = 1. / (size[1])
    14.     x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1
    15.     y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1
    16.     w = box[1] - box[0]
    17.     h = box[3] - box[2]
    18.     x = x * dw
    19.     w = w * dw
    20.     y = y * dh
    21.     h = h * dh
    22.     return x, y, w, h
    23.  
    24. def convert_annotation(image_id):
    25.     #修改自己电脑上对应文件目录
    26.     in_file = open('D:/dev/yolov5-master/dataset/annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')
    27.     out_file = open('D:/dev/yolov5-master/dataset/labels/%s.txt' % (image_id), 'w')
    28.     tree = ET.parse(in_file)
    29.     root = tree.getroot()
    30.     size = root.find('size')
    31.     w = int(size.find('width').text)
    32.     h = int(size.find('height').text)
    33.     for obj in root.iter('object'):
    34.         difficult = obj.find('difficult').text
    35.         cls = obj.find('name').text
    36.         if cls not in classes or int(difficult) == 1:
    37.             continue
    38.         cls_id = classes.index(cls)
    39.         xmlbox = obj.find('bndbox')
    40.         b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
    41.              float(xmlbox.find('ymax').text))
    42.         b1, b2, b3, b4 = b
    43.         # 标注越界修正
    44.         if b2 > w:
    45.             b2 = w
    46.         if b4 > h:
    47.             b4 = h
    48.         b = (b1, b2, b3, b4)
    49.         bb = convert((w, h), b)
    50.         out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')
    51.  
    52. wd = getcwd()
    53. for image_set in sets:
    54.     #修改为自己电脑上对应目录
    55.     if not os.path.exists('D:/dev/yolov5-master/dataset/labels/'):
    56.         os.makedirs('D:/dev/yolov5-master/dataset/labels/')
    57.     image_ids = open('D:/dev/yolov5-master/dataset/imagesets/main/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
    58.     list_file = open('D:/dev/yolov5-master/dataset/%s.txt' % (image_set), 'w')
    59.     for image_id in image_ids:
    60.         list_file.write(abs_path + '\images\%s.jpg\n' % (image_id))
    61.         convert_annotation(image_id)
    62.     list_file.close()

    注意修改代码中地址为自己计算机文件中地址、修改标签类别为标注的类别

    运行后dataset文件夹中会生成labels文件夹，以及三个txt文件：test.txt，train.txt，val.txt，如下图所示：

    6.3 创建数据集配置文件

    在data文件夹中新建CustomData.yaml：

    1. train: D:\dev\yolov5-master\dataset\train.txt
    2. val: D:\dev\yolov5-master\dataset\val.txt
    3.  
    4. # number of classes
    5. nc: 2
    6.  
    7. # class names
    8. names: ['hat', 'no hat']

    注意需要修改文件路径、标签类别数量、以及类别名称

    6.4 模型配置

    在项目目录下的model文件夹下是模型的配置文件，这边提供s、m、l、x版本，逐渐增大（随着架构的增大，训练时间也是逐渐增大），假设采用yolov5s.yaml，只用修改一个参数，把nc改成自己的类别数

    6.5 训练模型

    在train.py文件中修改模型配置路径：

    其他参数也可根据需要进行修改，具体请翻阅5.3.1 train.py

    在命令行中输入编译运行开始训练：

    python train.py --img 640 --batch 8 --epoch 200 --data data/CustomData.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights weights/yolov5s.pt –-device 0

    因为本机只有一张显卡，所以device设为0，若有多张显卡，可设为0,1等

    6.6 训练结果

    最后结果会保存在项目目录下的runs/train文件夹中，如下图：

    其中权重文件在weights文件夹中，包含best.pt，是效果最好的权重，以及last.pt是最后一次训练的权重。

    七、目标识别

    下面主要涉及detect.py代码文件

    7.1 待检测目标存放

    --source可以选择待检测目标的源地址，可以是图片、视频、或者rtps监控视频源等。下以保存在项目目录中data/images文件夹中为例，也就是默认文件夹。

    7.2 选择权重文件

    权重文件选择刚才训练好的best.pt即可，在--weights中改为刚才训练的best.pt的路径，如图：

    7.3 识别

    运行detect.py即可，结果默认存放在runs/detect中，如图：

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_46556352/article/details/126252616