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【小白CV】手把手教你用YOLOv5训练自己的数据集（从Windows环境配置到模型部署）_梁瑛平的博客-CSDN博客.pdf

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需积分: 0 479 下载量 142 浏览量 更新于2021-12-02 8 收藏 6.47MB PDF 举报
这篇博客主要讲述了如何使用YOLOv5训练自己的数据集，从Windows环境配置到模型部署的整个过程。文章首先介绍了安装Anaconda和创建虚拟环境的步骤，然后安装了pytorch并下载了YOLOv5的源码和依赖库。接着，文章讲述了数据标注和预处理的步骤，最后展示了如何下载预训练模型和开始训练模型。 知识点： 1. 安装Anaconda和创建虚拟环境：文章首先介绍了安装Anaconda的步骤，并创建了一个虚拟环境用于安装pytorch和其他依赖库。 2. 安装pytorch：文章安装了pytorch 1.7版本，并检查了CUDA 是否可用。 3. 下载源码和安装依赖库：文章下载了YOLOv5的源码，并安装了依赖库。 4. 数据标注：文章讲述了如何使用labelimg工具进行数据标注，并生成了xml标注文件。 5. 数据预处理：文章没有详细讲述数据预处理的步骤，但提到了数据预处理的必要性。 6. 下载预训练模型：文章没有详细讲述如何下载预训练模型，但提到了下载预训练模型的必要性。 7. 开始训练：文章讲述了如何开始训练模型，并展示了训练模型的结果。 技术点： 1. Anaconda：Anaconda是一个流行的Python数据科学平台，提供了多种数据科学工具和库。 2. pytorch：pytorch是一个流行的深度学习框架，提供了多种工具和库用于构建和训练深度学习模型。 3. YOLOv5：YOLOv5是一个流行的目标检测算法，能够快速准确地检测图像中的目标。 4. labelimg：labelimg是一个流行的数据标注工具，能够快速准确地标注图像数据。 5. CUDA：CUDA是一个流行的并行计算平台，能够加速深度学习模型的训练和推理。 6.Deep Learning：深度学习是一种机器学习方法，能够自动学习和表示复杂数据中的模式和关系。 7.Computer Vision：计算机视觉是一种交叉学科，结合了计算机科学、数学、心理学和工程学，旨在使机器能够看到和理解图像和视频。 8. Image Processing：图像处理是一种技术，旨在使用算法和数学模型来增强和改进图像的质量和信息。 这篇博客提供了一个完整的YOLOv5训练自己的数据集的指南，从环境配置到模型部署的整个过程。同时，文章还讲述了多种技术点，例如Anaconda、pytorch、YOLOv5、labelimg、CUDA、深度学习、计算机视觉和图像处理等。
【⼩⽩CV】⼿把⼿教你⽤YOLOv5训练⾃⼰的数据集（从Windows环境配置
到模型部署）
BIT可达鸭
20688
收藏 395
分类专栏：
深度学习-计算机视觉
⽂章标签： python
深度学习
⽬标检测
图像处理
计算机视觉
2020-12-04 18:43:39 版权
【⼩⽩CV】⼿把⼿教你⽤YOLOv5训练⾃⼰的数据集（从环境配置到模型部署）
本⽂禁⽌转载
前⾔：
1. 安装Anaconda：
2. 创建虚拟环境：
3. 安装pytorch：
4. 下载源码和安装依赖库：
5. 数据标注：
5. 数据预处理：
6. 下载预训练模型：
7. 开始训练：
关注我的公众号：
本⽂禁⽌转载
前⾔：
今天有时间，就写⼀下⽤yolov5训练⾃⼰数据集的博客吧。
1. 安装Anaconda：
Anaconda官⽹：https://www.anaconda.com/
下载完成后打开⼀路Yes即可，只需要注意这⾥要将conda添加到PATH：
安装完成后打开cmd：
输⼊conda -V，查看是否安装成功：
出现版本号即为安装成功。
2. 创建虚拟环境：
这⾥我们需要为yolov5单独创建⼀个环境，输⼊：
选y：
等待相关库安装：
安装完成后，输⼊：
激活环境：
3. 安装pytorch：
yolov5最新版本需要pytorch1.6版本以上，因此我们安装pytorch1.7版本。由于我事先安装好了CUDA10.1，因此在环境中输⼊：
即可安装：
然后查看CUDA是否可⽤：
这⾥显示True表明正常安装。
4. 下载源码和安装依赖库：
源码地址：https://github.com/ultralytics/yolov5
下载后解压，在⽬录内打开cmd并激活环境：
安装依赖库：
5. 数据标注：
数据标注我们要⽤labelimg，使⽤pip即可安装：
这⾥我⽤百度爬⾍爬取图像：
代码：
cmd输⼊labelimg打开标注软件：
打开后选取图像所在⽂件夹，进⾏标注：
标注完成后，每张图像会⽣成对应的xml标注⽂件：
深度学习-模型压缩（
…
68篇
深度学习-计算机视觉
124篇
基于深度学习的脑电
…
14篇
强化学习
2篇
数字图像处理
6篇
图计算系统/图神经⽹络
8篇
⽬录
【⼩⽩CV】⼿把⼿教你⽤YOLOv5训练
…
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前⾔：
1. 安装Anaconda：
2. 创建虚拟环境：
3. 安装pytorch：
4. 下载源码和安装依赖库：
5. 数据标注：
5. 数据预处理：
6. 下载预训练模型：
7. 开始训练：
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conda create -n torch107 python=3.7
1
activate torch107
1
pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.1+cu101 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
1
pip install -r requirements.txt
1
pip install labelimg
1
import os
import re
import sys
import urllib
import json
import socket
import urllib.request
import urllib.parse
import urllib.error
#
设置超时
from random import randint
import time
timeout = 5
socket.setdefaulttimeout(timeout)
class Crawler:
#
睡眠时⻓
__time_sleep = 0.1
__amount = 0
__start_amount = 0
__counter = 0
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:23.0) Gecko/20100101 Firefox/23.0'}
__per_page = 30
#
获取图⽚
url
内容等
# t
下载图⽚时间间隔
def __init__(self, t=0.1):
self.time_sleep = t
#
获取后缀名
@staticmethod
def get_suffix(name):
m = re.search(r'\.[^\.]*$', name)
if m.group(0) and len(m.group(0)) <= 5:
return m.group(0)
else:
return '.jpeg'
#
保存图⽚
def save_image(self, rsp_data, word):
if not os.path.exists("./" + word):
os.mkdir("./" + word)
#
判断名字是否重复，获取图⽚⻓度
self.__counter = len(os.listdir('./' + word)) + 1
for image_info in rsp_data['data']:
try:
if 'replaceUrl' not in image_info or len(image_info['replaceUrl']) < 1:
continue
obj_url = image_info['replaceUrl'][0]['ObjUrl']
thumb_url = image_info['thumbURL']
url = 'https://image.baidu.com/search/down?tn=download&ipn=dwnl&word=download&ie=utf8&fr=result&url=%s&thumburl=%s'
urllib.parse.quote(obj_url), urllib.parse.quote(thumb_url))
time.sleep(self.time_sleep)
suffix = self.get_suffix(obj_url)
#
指定
UA
和
referrer
，减少
403
opener = urllib.request.build_opener()
opener.addheaders = [
('User-agent', 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36'
]
urllib.request.install_opener(opener)
#
保存图⽚
filepath = './{}/PME_{}_A{}'.format(word, randint(
1000000, 500000000), str(self.__counter) + str(suffix))
for _ in range(5):
urllib.request.urlretrieve(url, filepath)
if os.path.getsize(filepath) >= 5:
break
if os.path.getsize(filepath) < 5:
print("下载到了空⽂件，跳过!")
os.unlink(filepath)
continue
except urllib.error.HTTPError as urllib_err:
print(urllib_err)
continue
except Exception as err:
time.sleep(1)
print(err)
print("产⽣未知错误，放弃保存")
continue
else:
print("图+1,已有" + str(self.__counter) + "张图")
self.__counter += 1
return
#
开始获取
def get_images(self, word):
search = urllib.parse.quote(word)
# pn int
图⽚数
pn = self.__start_amount
while pn < self.__amount:
url = 'https://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&ipn=rj&ct=201326592&is=&fp=result&queryWord=%s&cl=2&lm=-1&ie=utf-8&oe=utf-8&adpicid=&st=-1&z=&ic=&hd=&latest=&copyright=&word=%s&s=&se=&tab=&width=&height=&face=0&istype=2&qc=&nc=1&fr=&expermode=&force=&pn=%s&rn=%d&gsm=1e&1594447993172='
search, search, str(pn), self.__per_page)
#
设置
header
防
403
try:
time.sleep(self.time_sleep)
req = urllib.request.Request(url=url, headers=self.headers)
page = urllib.request.urlopen(req)
rsp = page.read()
except UnicodeDecodeError as e:
print(e)
print('-----UnicodeDecodeErrorurl:', url)
except urllib.error.URLError as e:
print(e)
print("-----urlErrorurl:", url)
except socket.timeout as e:
print(e)
print("-----socket timout:", url)
else:
#
解析
json
try:
rsp_data = json.loads(rsp)
self.save_image(rsp_data, word)
#
读取下⼀⻚
print("下载下⼀⻚")
pn += 60
except Exception as e:
continue
finally:
page.close()
print("下载任务结束")
return
def start(self, word, total_page=2, start_page=1, per_page=30):
"""
爬⾍⼊⼝
:param word: 抓取的关键词
:param total_page: 需要抓取数据⻚数 总抓取图⽚数量为 ⻚数 x per_page
:param start_page:起始⻚码
:param per_page: 每⻚数量
:return:
"""
self.__per_page = per_page
self.__start_amount = (start_page - 1) * self.__per_page
self.__amount = total_page * self.__per_page + self.__start_amount
self.get_images(word)
if __name__ == '__main__':
crawler = Crawler(0.05) #
抓取延迟为
0.05
crawler.start('玩⼿机')
1
2
3
4
5
6
7
8
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28
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30
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59
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