YOLO-Fastestv2--训练自己的数据集_yolofastestv2训练

YOLO-Fastestv2介绍

YOLO-Fastestv2：
简单、快速、紧凑、易于移植；
资源占用少，单核性能出色，功耗更低；
更快更小：以 0.3% 的精度损失换取推理速度提高 30%，参数量减少 25%；
训练速度快，算力要求低；
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训练流程：

一. 构建环境

1、从github clone代码到本地，在终端运行：

git clone https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2.git
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2、切换到Yolo-FastestV2路径下：

cd Yolo-FastestV2
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3、并安装相关python依赖包：

# pip3 install -r requirements.txt 
pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple #采用国内源，速度较快 
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二. 准备数据

1、采集需要做检测的图像，利用labelme进行标注：
labelme标注实例：

结果： 得到图像以及对标注json文件；

2、json转换为YOLO-Fastestv2（yolov5）训练所需txt文件：

import os
import numpy as np
import json
import cv2

# 1、标注类别名称
classes = ["bus","person",]
labelme_path = r'.\images'
file_list = os.listdir(labelme_path)
files = []
for file in file_list:
    if file.split(".")[-1] in ["jpg","png","bmp","jpeg","tif"]:
        files.append(file)


def convert(size, box):
    dw = 1. / (size[0])
    dh = 1. / (size[1])
    x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1
    y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1
    w = box[1] - box[0]
    h = box[3] - box[2]
    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return x, y, w, h


def yolo_json2txt(filex):
    if not os.path.exists('./tmp/'):
        os.makedirs('./tmp/')
    list_file_train = open('./tmp/train.txt', 'w+')
    list_file_val = open('./tmp/val.txt', 'w+')

    for i, imagePath in enumerate(filex):
        json_file_ = imagePath.split(".")[0]
        json_filename = os.path.join(labelme_path, json_file_ + ".json")
        if not os.path.exists(json_filename):
            print(json_filename)
            continue
        json_file = json.load(open(json_filename, "r", encoding="utf-8"))
        if i % 5 == 0:
            list_file_val.write('%s/\n' % imagePath)
        else:
            list_file_train.write('%s/\n' % imagePath)

        out_file = open('%s/%s.txt' % (labelme_path, json_file_), 'w')
        height, width, channels = cv2.imread(os.path.join(labelme_path,imagePath)).shape

        for multi in json_file["shapes"]:
            points = np.array(multi["points"])
            xmin = min(points[:, 0]) if min(points[:, 0]) > 0 else 0
            xmax = max(points[:, 0]) if max(points[:, 0]) > 0 else 0
            ymin = min(points[:, 1]) if min(points[:, 1]) > 0 else 0
            ymax = max(points[:, 1]) if max(points[:, 1]) > 0 else 0
            label = multi["label"]
            if xmax <= xmin:
                pass
            elif ymax <= ymin:
                pass
            else:
                cls_id = classes.index(label)
                b = (float(xmin), float(xmax), float(ymin), float(ymax))
                bb = convert((width, height), b)
                out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')
                print(json_filename, xmin, ymin, xmax, ymax, cls_id)

if __name__ == '__main__':
    yolo_json2txt(files)
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结果：

标注文件：

训练集、测试集路径文件：

三. 开始训练

1、修改数据集路径：（data/coco.data文件)

[name]
model_name=coco

[train-configure]
epochs=40
steps=25,35
batch_size=512
subdivisions=1
learning_rate=0.001

[model-configure]
pre_weights=
classes=2
width=352
height=352
anchor_num=3 
anchors=12.64,19.39, 37.88,51.48, 55.71,138.31, 126.91,78.23, 131.57,214.55, 279.92,258.87
[data-configure]
train=tmp/train.txt
val=tmp/val.txt
names=./data/coco.names
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2、训练相关

python3 genanchors.py --traintxt ./tmp/train.txt  # 计算适应数据集的anchors，将输出值替换coco.data中anchors
python3 train.py --data data/coco.data # 开始训练
python3 test.py --data data/coco.data --weights weights/coco-40-epoch-0.994063ap-model.pth --img ./image  # 测试模型效果
python3 pytorch2onnx.py --data data/coco.data --weights weights/coco-40-epoch-0.994063ap-model.pth --output yolo-fastestv2.onnx # 将模型转为onnx模型
python3 -m onnxsim yolo-fastestv2.onnx yolo-fastestv2-sim3.onnx # 将onnx模型简化,之后可通过"https://convertmodel.com/#outputFormat=ncnn"转换为ncnn,部署Android端
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