在CPU上进行完整版yolov5项目跟练记录-Toy模板网

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在CPU上进行完整版yolov5项目跟练记录

一、yolov5原理解析

本节内容参考来源：1、2、3

1. 目标检测任务说明

目标检测指的是：输入图像或视频，要从图像中获取需要的物体类型以及位置等信息。
主要的检测性能指标如下图所示：
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1.1 基础检测精度指标：

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1.2 基础检测速度指标：

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2. 目标检测与yolov5发展历程

2.1目标检测发展史

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2.2 yolo原理及发展史

yolo简介：
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yolov1：

yolov2：

yolov3：

yolov4：

yolov5：

二、在CPU上部署yolov5

剩下章节内容主要参考来源：1、2、3
显卡匹配：我的设备是核显，没有独显，所以也用不了CUDA，因此选择在CPU上跑yolov5
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1. Win10环境配置

1.1 下载并安装anaconda和pycharm

（注意不用单独安python 容易与anaconda版本不匹配而报错，anaconda会自带安装对应的python）
用cmd创建python3.7版本的yolov5环境并激活

1.2 导入Pytorch库

平台选择CPU
cpu训练yolo要多久,YOLO,人工智能,目标检测安装opencv，在anaconda prompt输入pip install python-opencv 即可

2. 下载yolov5源码并测试

将github上的yolov5代码下载后用pycharm打开，并添加之前激活的yolov5环境，源码地址： https://github.com/ultralytics/yolov5

以下为源码包的简要介绍：
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接下来安装依赖库，在pycharm打开yolov5源码文件中的requirements.txt，将第一行命令 pip install -r requirements.txt 输入终端等待包安装导入。安装完成后运行源码中的detect.py文件
cpu训练yolo要多久,YOLO,人工智能,目标检测完成后进入图中runs\detect\exp路径
发现以下两张被处理的图片：
测试运行成功，准备工作已完成

三、用yolov5训练coco128数据集

由于电脑配置原因跑不动coco2017，所以采用coco128数据集进行训练。
首先需要修改yolov5文件中的train.py中parse_opt部分参数：
cpu训练yolo要多久,YOLO,人工智能,目标检测 weight为训练参数保存名称
cfg设置模型配置文件，选择yolov5s.yaml
data中配置训练数据配置文件为coco128.yaml
由于电脑配置低，epoch改为10轮迭代
batchsize选择比较小2的幂次即可，这里选择16

接下来运行train.py文件
每轮训练后更新模型验证精度（观察指标：精度’P’，召回率’R’，mAP@.5和mAP@.5:.95）
报错：bad git executable
cpu训练yolo要多久,YOLO,人工智能,目标检测 #出错原因：git环境变量设置问题
#简便解决办法：在导入包的上方增加以下代码
import os
os.environ[“GIT_PYTHON_REFRESH”] = “quiet”
参考链接：在这

开始运行，运行结果保存在exp2中
报错：内存不足，测试停止，计划的十次迭代只进行了7次
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四、制作自己的数据集

1. 制作个人数据集

下载猫狗数据集参考链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/116826786
文件路径结构参考如下（本文将own_datas命名为catndog）：
cpu训练yolo要多久,YOLO,人工智能,目标检测接下来开始制作猫猫的单项数据集
选择猫猫图片34张图片，复制进以下路径
yolov5-master\catndog\images\train
安装依赖库来给数据集打标签：
在Anaconda Prompt里pip install pyqt5和pip install labelme
完成后在终端输入labelme 在新窗口对训练集进行标注
Open dir 中选中images\train，出现训练集图片之后，右键选择create rectangle 框选对象
cpu训练yolo要多久,YOLO,人工智能,目标检测写入对象类的标签名后，存入labels\json路径中，点击next image进行下一张框选，直至34张框选完成
附：labelme使用指南
由于yolov5只能识别.txt格式，所以接下来要将.json格式的文件转换成.txt文件
在yolov5-master文件中新建json2txt.py文件，并拷贝如下代码：

import json
import os
 
name2id = {'cat': 0}  # 标签名称
 
 
def convert(img_size, box):
    dw = 1. / (img_size[0])
    dh = 1. / (img_size[1])
    x = (box[0] + box[2]) / 2.0 - 1
    y = (box[1] + box[3]) / 2.0 - 1
    w = box[2] - box[0]
    h = box[3] - box[1]
    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return (x, y, w, h)
 
 
def decode_json(json_floder_path, json_name):
    txt_name = 'F:\yolov5\catndog/labels/txt/' + json_name[0:-5] + '.txt'
    # txt文件夹的绝对路径
    txt_file = open(txt_name, 'w')
 
    json_path = os.path.join(json_floder_path, json_name)
    data = json.load(open(json_path, 'r', encoding='gb2312', errors='ignore'))
 
    img_w = data['imageWidth']
    img_h = data['imageHeight']
 
    for i in data['shapes']:
 
        label_name = i['label']
        if (i['shape_type'] == 'rectangle'):
            x1 = int(i['points'][0][0])
            y1 = int(i['points'][0][1])
            x2 = int(i['points'][1][0])
            y2 = int(i['points'][1][1])
 
            bb = (x1, y1, x2, y2)
            bbox = convert((img_w, img_h), bb)
            txt_file.write(str(name2id[label_name]) + " " + " ".join([str(a) for a in bbox]) + '\n')
 
 
if __name__ == "__main__":
 
    json_floder_path = ''F:/yolov5/catndog/labels/json/'
    # json文件夹的绝对路径
    json_names = os.listdir(json_floder_path)
    for json_name in json_names:
        decode_json(json_floder_path, json_name)

运行json2txt.py，结束后可以在txt文件中看到对应的34个文件。将txt文件全部复制进labels\train文件中
将yolov5-master\data路径下找到128.yaml文件，复制到yolov5-master\catndog目录下，为方便理解，将其重命名为cat.yaml
接下来选择模型，由于数据集样本较少，所以选择精度更高的yolov5l，将yolov5-master\models路径下的yolov5l也复制进yolov5-master\catndog目录下，并重命名为yolov5l_cat.yaml

2. 设定训练参数：

打开cat.yaml文件，修改参数，将path注释掉，train 和 val 都使用刚制作好的个人数据集即可：
修改结果如下：
cpu训练yolo要多久,YOLO,人工智能,目标检测再打开yolov5l_cat.yaml文件，修改下面这行即可：
nc: 1 # number of classes
打开train.py文件，修改参数

	parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights/yolov5s.pt', help='initial weights path')       #初始化权重文件的路径地址
	parser.add_argument('--cfg', type=str, default='models/yolov5s_hat.yaml', help='model.yaml path')       #模型yaml文件的路径地址
	parser.add_argument('--data', type=str, default='data/hat.yaml', help='data.yaml path')                             #数据yaml文件的路径地址

因为电脑配置较差，所以初步将epochs设为 5
workers 设为 2 ，workers是最大工作核心数，我的电脑为双核四线程。修改后运行即可
报错：
cpu训练yolo要多久,YOLO,人工智能,目标检测参考链接： https://blog.csdn.net/enthan809882/article/details/103970203
由于yaml对空格数要求很严格，没有对齐就会报这个错，对齐后运行成功
运行到一半报告内存不够：
清理后继续运行train.py 依然失败，遂改为使用yolov5s模型
cpu训练yolo要多久,YOLO,人工智能,目标检测运行成功后，可在 runs\train\exp22 路径下查看运行结果
结果分析参考链接： https://blog.csdn.net/weixin_45751396/article/details/126726120

五、用yolov5训练自己的数据集并用视频进行测试

在b站上选择几段猫猫视频进行录屏，作为此次监测的测试集，将视频存入yolov5-master/catnddog/images/test
打开detect.py文件，修改以下两行代码：

	parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='runs/train/exp22/weights/best.pt', help='model path(s)')
	parser.add_argument('--source', type=str, default='catndog/images/test', help='file/dir/URL/glob, 0 for webcam')