接上篇，讲到如何从mask转成YOLOv5训练需要的txt数据集格式，这篇就在此基础上进行模型训练预测和部署转换吧！

目录

1.环境准备

2.YOLO训练

2.1 数据集准备

2.2 data.yaml准备

2.3 yolov5.yaml准备

2.4 训练命令

3.YOLO预测

3.1OLOv5 PyTorch Hub 预测

3.2代码预测

4.torch2onnx模型部署转换

5.onnx模型推理预测

6.onnx模型运行验证

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数据集制作快速通道：YOLO格式数据集制作

1.环境准备

环境版本要求：python>=3.7 

                          pytorch>=1.7

其他需要的安装包可以直接用requirements.txt下载安装

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt  # install

2.YOLO训练

2.1 数据集准备

rootpath--images--1.png--2.png...--labels--1.txt--2.txt...

images就不用多说了，里面就是存放原始训练影像，格式必须为png或者jpg；

labels里可以有两种格式.

• 如果是目标检测任务，那毋庸置疑就是标准yolo目标检测格式label了，一共5列，第1列存放每个目标的类别，第2-5列分别存放中心点坐标和宽度高度（center_x，center_y，wid ，hig）

注意：坐标点位置要归一化到（0-1）之间，也就是像素坐标分别除以宽度和高度。即

#center_x_pixl,center_y_pixl,width_pixl,higth_pixl表示中心点像素坐标和bbox的宽度和高度
#center_x，center_y,wid,hig表示归一化后的坐标，即txt里写的内容
#width，higth表示原始影像的宽度和高度center_x = center_x_pixl / width
wid = width_pixl / width
center_y = center_y_pixl / higth
hig = higth_pixl / higth

 

 

• 如果是语义分割任务，与目标检测相同的是第1列仍然存放每个目标的类别，不同的是后面所有列分别存放每个边界点的坐标（center_x1，center_y1, center_x2，center_y2, ......, center_xn，center_yn），表示这些点组成了一个多边形目标。注意此时的边界点坐标也是归一化后的，归一化方法与目标检测方法一致。

2.2 data.yaml准备

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: ../datasets/coco128  # dataset root dir
train: images/train2017  # train images (relative to 'path') 128 images
val: images/train2017  # val images (relative to 'path') 128 images
test:  # test images (optional)# Classes (80 COCO classes)
names:0: person1: bicycle2: car...77: teddy bear78: hair drier79: toothbrush

path：数据地址

train：训练数据文件夹名称

val：验证数据文件夹名称

names：类别名称对应，得从0开始

2.3 yolov5.yaml准备

以yolov5s为例，其实要改的就是一个numclass

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)]

nc改为自己的类别总数就可以了，其他不用动 ，0也算一类哦，比如类别是0，1，那nc就是2。

2.4 训练命令

• 单GPU训练

python train.py  --batch 64 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --device 0

• 多GPU训练

python -m torch.distributed.run --nproc_per_node 2 train.py --batch 64 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --device 0,1

训练结果在run/train/目录下生成exp文件夹，若参数不变，会保留多个exp，不会覆盖。

3.YOLO预测

推理过程可以用两种方式，一种是用pytorch hub工具预测，一种是代码行预测

3.1OLOv5 PyTorch Hub 预测

import torch# Model
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s")  # or yolov5n - yolov5x6, custom# Images
img = "https://ultralytics.com/images/zidane.jpg"  # or file, Path, PIL, OpenCV, numpy, list# Inference
results = model(img)# Results
results.print()  # or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.

3.2代码预测

python detect.py --weights yolov5s.pt --source 0                               # webcamimg.jpg                         # imagevid.mp4                         # videoscreen                          # screenshotpath/                           # directorylist.txt                        # list of imageslist.streams                    # list of streams'path/*.jpg'                    # glob'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc'  # YouTube'rtsp://example.com/media.mp4'  # RTSP, RTMP, HTTP stream

结果自动保存在runs/detect目录下 

4.torch2onnx模型部署转换

把自己训练好的模型导出成onnx格式，方便部署

python export.py --weights yolov5s.pt --include torchscript onnx

注意：可以增加参数--half ，以达到半精度带出的目的，这样导出的文件比较小。

5.onnx模型推理预测

python detect.py --weights yolov5s.pt                 # PyTorchyolov5s.torchscript        # TorchScriptyolov5s.onnx               # ONNX Runtime or OpenCV DNN with --dnnyolov5s_openvino_model     # OpenVINOyolov5s.engine             # TensorRTyolov5s.mlmodel            # CoreML (macOS only)yolov5s_saved_model        # TensorFlow SavedModelyolov5s.pb                 # TensorFlow GraphDefyolov5s.tflite             # TensorFlow Liteyolov5s_edgetpu.tflite     # TensorFlow Edge TPUyolov5s_paddle_model       # PaddlePaddle

6.onnx模型运行验证

python val.py --weights yolov5s.pt                 # PyTorchyolov5s.torchscript        # TorchScriptyolov5s.onnx               # ONNX Runtime or OpenCV DNN with --dnnyolov5s_openvino_model     # OpenVINOyolov5s.engine             # TensorRTyolov5s.mlmodel            # CoreML (macOS Only)yolov5s_saved_model        # TensorFlow SavedModelyolov5s.pb                 # TensorFlow GraphDefyolov5s.tflite             # TensorFlow Liteyolov5s_edgetpu.tflite     # TensorFlow Edge TPUyolov5s_paddle_model       # PaddlePaddle

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