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yolov5汉化版

目录

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简介

本仓库Fork自Ultralytics公司出品的yolov5，原仓库地址为：ultralytics/yolov5 ，版权请参见原仓库License

1. 模型效果

yolov5按从小到大分为四个模型yolov5s、yolov5m、yolov5l、yolov5x，这四个模型的表现见下图：

yolov5 v5.0版本新增四个模型，加入了P6层，因此模型名后面加了个6，四个模型效果分别为：

2. yolov5版本：

• 2021年4月12日：v5.0 release
• 2021年1月5日：v4.0 release
• 2020年10月29日：v3.1 release
• 2020年8月13日: v3.0 release
• 2020年7月23日: v2.0 release
• 2020年6月26日: v1.0 release

注意：yolov5更新很快，永远建议使用最新版本代码，我不能及时更新的话请去官方repo下更新。

依赖

Python版本需要 ≥ 3.8，使用GPU的话要有CUDA环境。其他依赖都写在了requirements.txt 里面。一键安装依赖的话，打开命令行，cd到yolov5的文件夹里，输入：

$ pip install -r requirements.txt

有安装多个版本python的，记得在命令行里把开头的pip替换为pip3，python也换为你的版本,如python3或者python3.8，下同。

pip安装慢的，请配置镜像源，下面是清华的镜像源。

$ pip install pip -U
$ pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

想配其他镜像源直接把网址替换即可，以下是国内常用的镜像源：

豆瓣 https://pypi.doubanio.com/simple/
网易 https://mirrors.163.com/pypi/simple/
阿里云 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
腾讯云 https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

注意：

1. Windows版在检测(detect.py)时可能有问题，请尽量在Linux或者MacOS使用本工程。如果你是CUDA11，且检测不出框，则降级到CUDA10.2，然后重装Pytorch1.8.1+cu102试试。
2. pip安装pycocotools需要有C++编译环境，不对COCO数据集进行操作的话也可以不安装pycocotools，我已在requirements.txt里注释掉了，默认不安装，如有需要自行安装。

训练

1. 简单复现训练

直接执行下面命令。根据你的显卡情况，使用最大的 --batch-size ，(下列命令中的batch size是16G显存的显卡推荐值)。其中，--cfg为指定模型结构，--weights为指定初始化模型权重。

$ python train.py --data coco.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights '' --batch-size 64
                                         yolov5m.yaml                           40
                                         yolov5l.yaml                       	24
                                         yolov5x.yaml                       	16

四个模型yolov5s/m/l/x使用COCO数据集在单个V100显卡上的训练时间为2/4/6/8天。

2. 自定义训练

2.1 准备标签

yolo格式的标签为txt格式的文件，文件名跟对应的图片名一样，除了后缀改为了.txt。
具体格式如下：

• 每个目标一行，整个图片没有目标的话不需要有txt文件，或者空文件。
• 每行的格式为class_num x_center y_center width height
• 其中class_num取值为0至total_class - 1，框的四个值x_center y_center width height是相对于图片分辨率大小正则化的0-1之间的数，左上角为(0,0)，右下角为(1,1)
  
  最终的标签文件应该是这样的：
  

2.2 数据存放规范

数据读取有三种形式，但是还是推荐下面这个存储方式。因为yolov5只需要给图片路径即可，代码会根据图片找标签，具体形式的把图片路径/images/*.jpg替换为/labels/*.txt，所以要新建两个文件夹，一个名为images存放图片，一个名为labels存放标签txt文件，如分训练集、验证集和测试集的话，还要再新建各自的文件夹，如图：

2.3 准备yaml文件

自定义训练需要修改.yaml文件，一个是模型文件(可选)，一个是数据文件。

• 模型文件(可选):可以根据你选择训练的模型，根据需要修改./models里的yolov5s.yaml / yolov5m.yaml / yolov5l.yaml / yolov5x.yaml文件，
  注意 :当需要随机初始化或者修改模型结构时才会使用本文件，如未修改模型结构，推荐使用预训练权重初始化，
  如python3 train.py --weights yolov5s.pt,
  而不是python3 train.py --weights '' --cfg yolov5s.yaml
• 数据文件:根据./data文件夹里的coco数据文件，制作自己的数据文件，在数据文件中定义训练集、验证集、测试集路径；定义总类别数；定义类别名称

  # train and val data as 1) directory: path/images/, 2) file: path/images.txt, or 3) list: [path1/images/, path2/images/]
  train: ../coco128/images/train2017/
  val: ../coco128/images/val2017/
  test:../coco128/images/test2017/
  
  # number of classes
  nc: 80
  
  # class names
  names: ['person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane', 'bus', 'train', 'truck', 'boat', 'traffic light',
          'fire hydrant', 'stop sign', 'parking meter', 'bench', 'bird', 'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow',
          'elephant', 'bear', 'zebra', 'giraffe', 'backpack', 'umbrella', 'handbag', 'tie', 'suitcase', 'frisbee',
          'skis', 'snowboard', 'sports ball', 'kite', 'baseball bat', 'baseball glove', 'skateboard', 'surfboard',
          'tennis racket', 'bottle', 'wine glass', 'cup', 'fork', 'knife', 'spoon', 'bowl', 'banana', 'apple',
          'sandwich', 'orange', 'broccoli', 'carrot', 'hot dog', 'pizza', 'donut', 'cake', 'chair', 'couch',
          'potted plant', 'bed', 'dining table', 'toilet', 'tv', 'laptop', 'mouse', 'remote', 'keyboard', 
          'cell phone', 'microwave', 'oven', 'toaster', 'sink', 'refrigerator', 'book', 'clock', 'vase', 'scissors', 
          'teddy bear', 'hair drier', 'toothbrush']
  

2.4 进行训练

训练直接运行train.py即可，后面根据需要加上指令参数，--weights指定权重，--data指定数据文件，--batch-size指定batch大小，--epochs指定epoch。一个简单的训练语句：

# 使用yolov5s模型训练coco128数据集5个epochs，batch size设为16
$ python train.py --batch 16 --epochs 5 --data ./data/coco128.yaml --weights ./weights/yolov5s.pt

3. 训练指令说明

新手的话只需要关注这几个加⭐的指令

有参指令(后面要加相应参数)：

• --weights (⭐)指定模型权重，如果不加此参数会默认使用COCO预训的yolov5s.pt作为初始化权重，--weights ''则会随机初始化权重
• --cfg 指定模型文件，当使用--weights ''时，需用此命令指定模型文件。
• --data (⭐)指定数据文件
• --hyp指定超参数文件
• --epochs (⭐)指定epoch数，默认300
• --batch-size (⭐)指定batch大小，默认16，官方推荐越大越好，用你GPU能承受最大的batch size，可简写为--batch
• --img-size --img --imgsz(⭐)指定训练图片大小，默认640
• --cache 缓存到ram或者disk已加速训练
• --device (⭐)指定训练设备，如--device 0,1,2,3
• --local_rank 分布式训练参数，不要自己修改！
• --workers 指定dataloader的workers数量，默认8
• --project 训练结果存放目录，默认./runs/train/
• --name 训练结果存放名，默认exp
• --label-smoothing 标签平滑处理，默认0.0
• --bbox_interval 设置W&B的标签图片显示间隔？没用过
• --save_period 设置多少个epoch保存一次模型
• --artifact_alias W&B用哪个版本的数据集
• --freeze 冻结模型层数，默认0不冻结，冻结主干网就传10，冻结所有就传24

无参指令：

• --rect矩形训练
• --resume 继续训练，默认从最后一次训练继续
• --nosave 训练中途不存储模型，只存最后一个checkpoint
• --noval 训练中途不在验证集上测试，训练完毕再测试
• --noautoanchor 关闭自动锚点检测
• --evolve 超参数演变
• --bucket使用谷歌gsutil bucket
• --image-weights 训练中对图片加权重
• --multi-scale 训练图片大小+/-50%变换
• --single-cls 单类训练
• --adam 使用torch.optim.Adam()优化器
• --sync-bn 使用SyncBatchNorm，只在分布式训练可用
• --entity W&B的参数，不懂
• --exist-ok 如训练结果存放路径重名，不覆盖已存在的文件夹
• --quad 使用四合一dataloader，详见原作者说明
• --linear-lr 线性学习率
• --upload_dataset 上传数据集至W&B

检测

推理支持多种模式，图片、视频、文件夹、rtsp视频流和流媒体都支持。

1. 简单检测命令

直接执行detect.py，指定一下要推理的目录即可，如果没有指定权重，会自动下载默认COCO预训练权重模型。手动下载：Google Drive、国内网盘待上传。
推理结果默认会保存到 ./runs/detect中。

# 快速推理，--source 指定检测源，以下任意一种类型都支持：
$ python detect.py --source 0  # 本机默认摄像头
                            file.jpg  # 图片 
                            file.mp4  # 视频
                            path/  # 文件夹下所有媒体
                            rtsp://170.93.143.139/rtplive/470011e600ef003a004ee33696235daa  # rtsp视频流
                            http://112.50.243.8/PLTV/88888888/224/3221225900/1.m3u8  # http视频流

2. 自定义检测

使用权重./weights/yolov5s.pt去推理./data/images文件夹下的所有媒体，并且推理置信度阈值设为0.5:

$ python detect.py --source ./data/images/ --weights ./weights/yolov5s.pt --conf 0.5

3. 检测指令说明

自己根据需要加各种指令，新手只需关注带⭐的指令即可。

有参：

• --source (⭐)指定检测来源，详见上面的介绍
• --weights (⭐)指定权重，不指定的话会使用yolov5s.pt预训练权重
• --img-size --imgsz --img (⭐)指定推理图片分辨率，默认640，三个指令一样
• --conf-thres (⭐)指定置信度阈值，默认0.4，也可使用--conf
• --iou-thres 指定NMS(非极大值抑制)的IOU阈值，默认0.5
• --max-det 每张图最多检测多少目标
• --device 指定设备，如--device 0 --device 0,1,2,3 --device cpu
• --classes 只检测特定的类，如--classes 0 2 4 6 8
• --project 指定结果存放路径，默认./runs/detect/
• --name 指定结果存放名,默认exp
• --line-thickness 画图时线条宽度

无参：

• --view-img 图片形式显示结果
• --save-txt 输出标签结果(yolo格式)
• --save-conf 在输出标签结果txt中同样写入每个目标的置信度
• --save-crop 从图片\视频上把检测到的目标抠出来保存
• --nosave 不保存图片/视频
• --agnostic-nms 使用agnostic NMS(前背景)
• --augment 增强识别，速度会慢不少。详情
• --update 更新所有模型
• --exist-ok 若重名不覆盖
• --hide-labels 隐藏标签
• --hide-conf 隐藏置信度
• --half 半精度检测(FP16)

测试

注意：测试代码已由test.py改名为val.py

1. 测试命令

首先明确，推理是直接检测图片，而测试是需要图片有相应的真实标签的，相当于检测图片后再把推理标签和真实标签做mAP计算。
例如使用./weights/yolov5x.pt权重检测./data/coco.yaml里定义的测试集，图片分辨率设为672。

$ python val.py --weights ./weights/yolov5x.pt --data ./data/coco.yaml --img 672

2. 各指令说明

有参：

• --weights (⭐)测试所用权重，默认yolov5sCOCO预训练权重模型
• --data (⭐)测试所用的.yaml文件，默认使用./data/coco128.yaml
• --batch-size 测试用的batch大小，默认32，这个大小对结果无影响
• --img-size --imgsz --img 测试集分辨率大小，默认640，测试建议使用训练分辨率
• --conf-thres目标置信度阈值，默认0.001
• --iou-thresNMS的IOU阈值，默认0.65
• --task 指定任务模式，train, val, test, speed或者study
• --device 指定设备，如--device 0 --device 0,1,2,3 --device cpu
• --project 指定结果存放路径，默认./runs/test/
• --name 指定结果存放名,默认exp

无参：

• --single-cls 所有类别视为一类
• --augment 增强识别
• --verbose 输出各个类别的mAP
• --save-txt 输出标签结果(yolo格式)
• --save-hybrid 输出标签+预测混合结果到txt
• --save-conf 保存置信度至输出文件中
• --save-json 保存结果为json
• --exist-ok 若重名不覆盖
• --half 半精度检测(FP16)

TODO

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联系方式

如有疑问可在本repo的Issues里提，我看到会及时回复。

如有代码bug请去yolov5官方Issues下提。

个人联系方式：wudashuo@gmail.com

LICENSE

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