一文教你使用租赁的GPU平台跑yolov5-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了一文教你使用租赁的GPU平台跑yolov5。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

写在前面

本篇文章是对笔者前几天学习过程的一个记录，鉴于这类文章较少，写出来方便后来者。
本文侧重于yolov5的快速使用，原理部分概括较少，希望你看完本文章后也能成功进行目标检测。
GPU租赁平台：https://www.autodl.com/home
yolov5官方代码：https://github.com/ultralytics/yolov5
作者更改后代码：链接：https://pan.baidu.com/s/1oZWhHjAy_Wp4mg6doaSrkQ 提取码：f7re
数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1Ra7bf5JQavIA69kNLiUnXA 提取码：6z0j
filezilla下载地址：客户端 - FileZilla中文网

前文部分篇幅涉及到yolov5的配置，租赁GPU请直接跳转第三部分。

正文

一、下载yolov5代码文件

yolov5的环境配置你可以查看其它博客或者某宝寻求帮助，此处不再赘述，主要是要安装好pycharm专业版和pytorch环境。
在环境准备好之后，你可以对yolov5进行下载（文首第二个链接），按照下面操作你就可以得到一个压缩包。
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将压缩包解压到你准备的代码路径中，打开pycharm。注意，本文是使用租赁的GPU平台跑yolov5，只能使用pycharm专业版，如果不是专业版可求助其他帖子或者某宝。分辨是不是专业版，可在软件启动页查看，带有（Professional）的字样是专业版。
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来到初始界面，选择你刚解压的压缩包，选择该文件夹并打开，打开之后就是这个界面了，刚打开是一个readme的文件。

二、对yolov5文件进行更改

使用yolov5训练目标检测模型，主要涉及到的更改是数据集与训练的文件一些参数、路径。下面首先给出数据集的配置，教程对公开数据集或者私有数据集均适用。

1.建立数据集路径

打开yolov5-master文件，在train.py同级目录下建立detection（可不同，但需要英文）文件夹，然后在detection文件夹中建立dataset文件夹，继续在dataset文件夹中分别建立images和labels两个文件夹，最后分别在这两个文件夹中建立train与test文件夹，分别用来存放训练集与测试集，文件夹目录及结构见下：
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2.添加数据集文件

在yolov5-master/data文件夹中复制coco128.yaml文件到yolov5-master/detection文件夹下，更改此文件夹名字为detection.yaml。这里的coco128.yaml是一个小型数据集，由COCO train2017 中的前128张图像组成，文件中包含的设置分别有图像列表路径、训练集验证集路径以及类的数目及名称。

我们需要根据刚才建立的数据集路径以及数据集中类别进行更改，更改后如下：

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然后将yolov5-master/models文件夹中yolov5x.yaml文件复制到yolov5-master/detection文件夹下，当然s、n、m、l几个模型也可以使用，此处仅以yolov5x.yaml模型为例，此文件主要包含参数配置、anchors配置以及网络结构几部分，我们只需要对nc值进行更改，更改为数据集类别数目。

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我们选用的数据集是一个猫狗的数据集，数据集链接可在文首下载。现在我们手里拿到了500张猫狗的图片，需要先对图片进行标签处理。关于标注软件的使用可查看其它博客，文首提供的数据集链接已完成标注，可直接使用。

完成数据集下载后，由于yolov5只认txt文件，不认xml，因此需要完成xml到txt文件的转换，转换程序如下：

import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
from os import listdir, getcwd
from os.path import join


def convert(size, box):
    # size=(width, height)  b=(xmin, xmax, ymin, ymax)
    # x_center = (xmax+xmin)/2        y_center = (ymax+ymin)/2
    # x = x_center / width            y = y_center / height
    # w = (xmax-xmin) / width         h = (ymax-ymin) / height

    x_center = (box[0] + box[1]) / 2.0
    y_center = (box[2] + box[3]) / 2.0
    x = x_center / size[0]
    y = y_center / size[1]

    w = (box[1] - box[0]) / size[0]
    h = (box[3] - box[2]) / size[1]

    # print(x, y, w, h)
    return (x, y, w, h)


def convert_annotation(xml_files_path, save_txt_files_path, classes):
    xml_files = os.listdir(xml_files_path)
    # print(xml_files)
    for xml_name in xml_files:
        # print(xml_name)
        xml_file = os.path.join(xml_files_path, xml_name)
        out_txt_path = os.path.join(save_txt_files_path, xml_name.split('.')[0]+'.txt')
        out_txt_f = open(out_txt_path, 'w')
        tree = ET.parse(xml_file)
        root = tree.getroot()
        size = root.find('size')
        w = int(size.find('width').text)
        h = int(size.find('height').text)

        for obj in root.iter('item'):
            # difficult = obj.find('difficult').text
            cls = obj.find('name').text
            # if cls not in classes or int(difficult) == 1:
            #     continue
            cls_id = classes.index(cls)
            xmlbox = obj.find('bndbox')
            b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
                 float(xmlbox.find('ymax').text))
            # b=(xmin, xmax, ymin, ymax)
            # print(w, h, b)
            bb = convert((w, h), b)
            out_txt_f.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')


if __name__ == "__main__":
    # 把forklift_pallet的voc的xml标签文件转化为yolo的txt标签文件
    # 1、需要转化的类别
    classes = ['cat', 'dog']
    # 2、voc格式的xml标签文件路径
    xml_files1 = r'***'
    # 3、转化为yolo格式的txt标签文件存储路径
    save_txt_files1 = r'***'
    convert_annotation(xml_files1, save_txt_files1, classes)

转换为txt文件后，可以手动或者使用程序对数据集划分。鉴于本次数据集不大，我选择手动划分，训练集与测试集为4:1的比例，即随机选取各50张猫狗照片放于test文件夹中，剩余400张图片放于train文件夹中，注意标签也如此操作，同时保证标签名字与图片名字对应。

3.更改训练参数

训练参数主要是对train.py与detect.py部分进行更改，其中train.py的更改用于训练模型，detect.py的更改用于检测训练结果。

打开train.py文件，来到第435行，部分参数说明及更改如下：

第437行，weights部分，我们本次使用yolov5x.pt，故将default后ROOT / 'yolov5s.pt’改为ROOT / ‘yolov5x.pt’

第438行，配置网络结构部分，对应yolov5x.yaml，故将default后填ROOT / ‘detection/yolov5x.yaml’

第439行，数据集配置文件，对应detection.yaml，故将default后填ROOT / ‘detection/detection.yaml’

第441行，训练轮次，根据数据集训练结果来确定训练轮次

第454行，训练设备，一般使用GPU0，所以default后填0

其他参数如果是小白初次训练不需要更改，可在熟悉后再按需更改。

更改后参数代码如下：

     parser.add_argument('--weights', type=str, default=ROOT / 'yolov5x.pt', help='initial weights path') #weight权重路径，需更改
    parser.add_argument('--cfg', type=str, default=ROOT / 'detection/yolov5x.yaml', help='model.yaml path') #cfg配置文件（网络结构），需更改
    parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'detection/detection.yaml', help='dataset.yaml path') #数据集配置文件（路径），需更改
    parser.add_argument('--hyp', type=str, default=ROOT / 'data/hyps/hyp.scratch-low.yaml', help='hyperparameters path') #hyp超参数文件，根据需要更改
    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100, help='total training epochs') #训练轮次，根据需要更改
    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=2, help='total batch size for all GPUs, -1 for autobatch') #训练批次，根据需要更改，配置较低时设置小一些
    parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', type=int, default=640, help='train, val image size (pixels)') #设置图片大小，根据需要更改
    parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training')
    parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=False, help='resume most recent training') #是否接着上次训练结果，继续训练
    parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')
    parser.add_argument('--noval', action='store_true', help='only validate final epoch') #最后进行测试
    parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable AutoAnchor')
    parser.add_argument('--noplots', action='store_true', help='save no plot files')
    parser.add_argument('--evolve', type=int, nargs='?', const=300, help='evolve hyperparameters for x generations')
    parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket')
    parser.add_argument('--cache', type=str, nargs='?', const='ram', help='image --cache ram/disk') #是否提前缓存图片到内存，以加快训练速度
    parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training')
    parser.add_argument('--device', default='0', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') #选择训练设备，一般用GPU0
    parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%')
    parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class')
    parser.add_argument('--optimizer', type=str, choices=['SGD', 'Adam', 'AdamW'], default='SGD', help='optimizer')
    parser.add_argument('--sync-bn', action='store_true', help='use SyncBatchNorm, only available in DDP mode')
    parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='max dataloader workers (per RANK in DDP mode)')
    parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/train', help='save to project/name') #保存路径
    parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name')
    parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
    parser.add_argument('--quad', action='store_true', help='quad dataloader')
    parser.add_argument('--cos-lr', action='store_true', help='cosine LR scheduler')
    parser.add_argument('--label-smoothing', type=float, default=0.0, help='Label smoothing epsilon')
    parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='EarlyStopping patience (epochs without improvement)') #早停止忍耐次数，100次不更新就停止训练