在自定义的数据集上训练YOLOv5详细教程分享
AI算法与图像处理
共 5668字，需浏览 12分钟
· 2020-09-03
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来源 | 深度学习与计算机视觉
编辑 | 磐怼怼
YOLO系列的目标检测模型随着YOLOv5的引入变得越来越强大了。在这篇文章中，我们将介绍如何训练YOLOv5为你识别自己定制的对象。
公共血细胞检测数据集：https://public.roboflow.ai/object-detection/bccd
安装YOLOv5依赖项 下载自定义YOLOv5对象检测数据 定义YOLOv5模型配置和架构 训练一个定制的YOLOv5检测器 评估YOLOv5性能 可视化YOLOv5训练数据 对测试图像使用YOLOv5进行推断 导出并保存YOLOv5权重以供将来使用
YOLOv5的新技术点
https://colab.research.google.com/drive/1gDZ2xcTOgR39tGGs-EZ6i3RTs16wmzZQ
安装YOLOv5环境
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone repo!pip install -U -r yolov5/requirements.txt # install dependencies%cd /content/yolov5
import torchfrom IPython.display import Image # for displaying imagesfrom utils.google_utils import gdrive_download # for downloading models/datasetsprint('torch %s %s' % (torch.__version__, torch.cuda.get_device_properties(0) if torch.cuda.is_available() else 'CPU'))
torch 1.5.0+cu101 _CudaDeviceProperties(name='Tesla P100-PCIE-16GB', major=6, minor=0, total_memory=16280MB, multi_processor_count=56)
torch和cuda。如果你尝试在本地使用本教程，可能需要执行其他步骤来设置YOLOv5。下载自定义YOLOv5对象检测数据
Roboflow：https://roboflow.ai/ 公共血细胞数据集：https://public.roboflow.ai/object-detection/bccd
关于标记工具的说明
https://blog.roboflow.ai/getting-started-with-labelimg-for-labeling-object-detection-data/ https://blog.roboflow.ai/getting-started-with-cvat/
curl -L "https://public.roboflow.ai/ds/YOUR-LINK-HERE" > roboflow.zip; unzip roboflow.zip; rm roboflow.zip
定义YOLOv5模型配置和架构
YOLOv5s YOLOv5m YOLOv5l YOLOv5x
custom_yolov5s.yaml：nc: 3depth_multiple: 0.33width_multiple: 0.50anchors:- [10,13, 16,30, 33,23]- [30,61, 62,45, 59,119]- [116,90, 156,198, 373,326]backbone:[[-1, 1, Focus, [64, 3]],[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],[-1, 3, Bottleneck, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[-1, 9, BottleneckCSP, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[-1, 9, BottleneckCSP, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],[-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],[-1, 6, BottleneckCSP, [1024]],]head:[[-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],[-1, 1, nn.Conv2d, [na * (nc + 5), 1, 1, 0]],[-2, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]],[[-1, 6], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],[-1, 1, nn.Conv2d, [na * (nc + 5), 1, 1, 0]],[-2, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]],[[-1, 4], 1, Concat, [1]],[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]],[-1, 1, nn.Conv2d, [na * (nc + 5), 1, 1, 0]],[[], 1, Detect, [nc, anchors]],]
训练定制YOLOv5探测器
data.yaml和custom_yolov5s.yaml文件已经准备好了，我们库开始训练了！img：定义输入图像大小 batch：确定batch大小 epochs：定义epochs。（注：通常，3000+很常见！） data：设置yaml文件的路径 cfg：指定我们的模型配置 weights：指定权重的自定义路径。（注意：你可以从Ultralytics Google Drive文件夹下载权重） name：结果名称 nosave：只保存最后的检查点 cache：缓存图像以加快训练速度
https://blog.roboflow.ai/what-is-mean-average-precision-object-detection/
评估定制YOLOv5检测器的性能
可视化YOLOv5训练数据
对测试图像运行YOLOv5推断
test/*jpg移到test-infer/。!python detect.py --weights weights/last_yolov5s_custom.pt --img 416 --conf 0.4 --source ../test_infer
导出并保存YOLOv5权重以供将来推断
from google.colab import drivedrive.mount('/content/gdrive')%cp /content/yolov5/weights/last_yolov5s_custom.pt /content/gdrive/My\ Drive
结论
下载1：动手学深度学习
在「AI算法与图像处理」公众号后台回复：动手学深度学习，即可下载547页《动手学深度学习》电子书和源码。该书是面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在一起。本书将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。
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