YOLOv5训练笔记

YOLOv5训练笔记主要涉及的是使用YOLOv5模型进行目标检测的实践过程，包括环境配置、数据准备和模型训练。以下是对这些知识点的详细解释： 1. **环境安装**： - 为了运行YOLOv5，需要创建一个Python虚拟环境，这里使用了`conda`来创建一个名为`yolov5`的环境，并安装Python 3.7版本。 - 接着，需要安装`pytorch`和`torchvision`，以及对应的CUDA工具包，这里安装的是`cudatoolkit=10.1`。 - 通过`pip`安装`requirements.txt`文件列出的所有依赖，这通常包含了运行YOLOv5项目所需的其他库。 - 安装`pycocotools`，这是用于评估目标检测模型性能的一个工具，通常与COCO数据集配合使用。 - `apex`库是针对PyTorch的优化库，可以加速模型训练。 - 确保安装`pyqt5`和`labelImg`，用于图像标注。 2. **数据准备**： - 数据集的组织结构很重要，通常包括`photos`（原始图片）、`Annotations`（XML标注文件）、`JPEGImages`（压缩图片）等目录。在YOLOv5中，目标检测的数据集通常是以TXT格式存储的。 - 使用`labelImg`工具进行图像标注，这是一个图形化界面工具，可以方便地为图片添加边界框和类别标签。 - 图片可以通过网络爬虫获取，例如使用`requests`和`urllib`库从百度图片搜索接口下载。 3. **代码实现**： - 在`Spider_baidu_image`类中，定义了一个简单的百度图片爬虫，用户可以输入关键词和要爬取的页面数，爬虫会下载指定数量的图片。 - `get_param`方法负责构造请求参数，`download_image`方法用于下载图片，并保存到指定的`photos`目录。 4. **模型训练**： - 在训练前，需要将XML标注转换成YOLOv5需要的TXT格式，通常包含类ID和边界框坐标。 - 使用`python train.py`命令启动训练，需要指定训练配置，如学习率、批大小、训练轮数等。 - 训练过程中，可以使用`python detect.py`进行验证和测试，通过修改代码显示每一帧的检测结果。 5. **注意事项**： - 为了提高训练速度和效果，可能需要对数据集进行增强，如翻转、裁剪、颜色调整等。 - 在训练过程中，定期保存模型权重以便于模型恢复和微调。 - 对于大规模数据集，可以考虑分布式训练或者利用多GPU进行并行训练。 6. **模型评估**： - 使用`python val.py`进行验证，评估模型在验证集上的性能。 - 对于COCO格式的数据集，可以计算mAP（平均精度均值）指标来量化模型的检测效果。 7. **模型部署**： - 训练完成后，可以将模型集成到实际应用中，例如实时视频目标检测或Web服务。 通过以上步骤，你可以成功地在自己的数据集上训练YOLOv5模型，实现自定义目标的检测。这个过程中涉及到了数据处理、模型训练、模型优化等多个环节，对于理解和实践深度学习目标检测有很好的帮助。