通过YOLO5训练自己的数据集（以交通标志牌数据集TT100k为例）+ YOLOv5训练参数和测试（包含验证参数）参数介绍_tt100k是已经标注好了的吗

一、数据集准备

数据集的准备包括数据集适配YOLO格式的重新分配以及相应配置文件的书写，此处可查看博主的TT100K2yolo的重新分配博文，该文章包括数据集划分，配置文件书写，以及最终的数据集层级目录组织，可以直接提供给下一步进行训练。

二、训练

可参见YOLO官方文件里的可参见readme文档。

2.1 train.py

修改配置文件参数。

官方代码中这块默认yaml文件是coco128.yaml：

同理，这里直接将上节中的yaml文件rett100k.yaml替换掉coco128.yaml即可。

这里是在代码中修改，还有一种方式是在训练的时候输入yaml文件地址,可参见readme文档。

2.2 训练代码运行

当然首先需要进入YOLOv5目录下，博主是在新建的虚拟环境中配置的yolov5，所以需要先激活pytorch环境：
可以先通过以下命令查看虚拟环境：

conda info -e
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博主yolov5的虚拟环境是在jpytorch下的，所以执行：

source activate jpytorch
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如此便可以进行训练操作了。

再执行以下语句：

python train.py --data rett100k.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights '' --batch-size 64
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这里batch_size可根据自身计算机性能选择：

注意：博主用的是3080GPU，选择的64，结果都出现了图里上半部分的错误：RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution,于是重新选择了40便开始正常训练了；另外训练期间不要在终端用键盘，否则会打断训练，只能重新来过。

接下坐等其训练结束就好啦

2.3 训练参数说明(train.py)

• weights：指定预训练权重路径；默认是使用yolov5s.pt；

• cfg：模型配置文件，比如models/yolov5s.yaml。

• data：数据集对应的yaml参数文件，里面主要存放数据集的类别和路径信息；

• hyp: 训练网络的一些超参数设置，(一般用不到)

• epochs： 轮数，默认300，需要指定；

• batch-size：每次输出给神经网络的图片数（一般爆显存即cuda out of memory时可以调小此参数解决）；

• img-size： 训练和测试数据集的图片尺寸(个人理解为分辨率)，默认640，640nargs=‘+’ 表示参数可设置一个或多个，两个数字前者为训练集大小，后者为测试集大小；

• rect： 只要加上’–rect’程序就会将rect设为true；
  所谓矩阵推理就是不再要求你训练的图片是正方形了；矩阵推理会加速模型的推理过程，减少一些冗余信息。下图分别是矩阵推理方式和方形推理方式
  

• resume：断点续训：即是否在之前训练的一个模型基础上继续训练，default 值默认是 false。一种方式是先将train.py中这一行default=False 改为 default=True：

• nosave：是否只保存最后一轮的pt文件；默认是保存best.pt和last.pt；

• notest：只在最后一次进行测试，正常情况下每个epoch都会计算mAP；如果开启了这个参数，那么就只在最后一轮上进行测试，不建议开启。

• noautoanchor：是否禁用自动锚框；默认开启;

yolov5中预先设定了一下锚框，这些锚框是针对coco数据集的，其他目标检测也适用，如下图所示：

如果开启了noautoanchor，在训练开始前，会自动计算数据集标注信息针对默认锚框的最佳召回率，当最佳召回率大于等于0.98时，则不需要更新锚框；如果最佳召回率小于0.98，则需要重新计算符合此数据集的锚框。建议不要改动此选项。

• evolve：是否寻找最优参数,yolov5使用遗传超参数进化，提供的默认参数是通过在COCO数据集上使用超参数进化得来的（也就是hpy文件夹下默认的超参数）。由于超参数进化会耗费大量的资源和时间，建议不要动这个参数。

遗传算法是利用种群搜索技术将种群作为一组问题解，通过对当前种群施加类似生物遗传环境因素的选择、交叉、变异等一系列的遗传操作来产生新一代的种群，并逐步使种群优化到包含近似最优解的状态，遗传算法调优能够求出优化问题的全局最优解，优化结果与初始条件无关，算法独立于求解域，具有较强的鲁棒性，适合于求解复杂的优化问题，应用较为广泛。

• bucket：这个参数是 yolov5 作者将一些东西放在谷歌云盘，可以进行下载，如今没必要使用。
• cache-images：是否提前缓存图片到内存，以加快训练速度，默认False；开启这个参数就会对图片进行缓存，从而更好的训练模型；
• image-weights：是否启用加权图像策略，测试过程中，对测试不太好的地方加权重，，默认是不开启的；主要是为了解决样本不平衡问题。开启后会对于上一轮训练效果不好的图片，在下一轮中增加一些权重
• device：训练网络的设备cpu还是gpu；
• multi-scale：训练过程中是否启用多尺度训练，默认不开启；

• 多尺度训练是指设置几种不同的图片输入尺度，训练时每隔一定iterations随机选取一种尺度训练，这样训练出来的模型鲁棒性更强。
• 输入图片的尺寸对检测模型的性能影响很大，在基础网络部分常常会生成比原图小数十倍的特征图，导致小物体的特征描述不容易被检测网络捕捉。通过输入更大、更多尺寸的图片进行训练，能够在一定程度上提高检测模型对物体大小的鲁棒性。

• single-cls：训练数据集是单类别还是多类别，默认False；
• adam：是否采用adam，可选SGD，Adam，AdamW；
• sync-bn：是否开启跨卡同步BN；开启后，可使用 SyncBatchNorm 进行多 GPU分布式训练；
• local_rank：DistributedDataParallel 单机多卡训练，一般不改动
• workers: 进程数，多线程训练
• project：训练结果保存路径，默认在runs/train；
• entity：在线可视化工具wandb，作用不大，不必考虑；
• name： 训练结果保存文件名，默认在exp文件夹；
• exist-ok： 覆盖掉上一次的结果，不新建训练结果文件；如果指定了这个参数的话，那么本次预测的结果还是保存在上一次保存的文件夹里；如果不指定，就是每预测一次结果，就保存在一个新的文件夹里。
• quad：在dataloader时采用什么样的方式读取我们的数据
• linear-lr：用于对学习速率进行调整，默认为 false，含义是通过余弦函数来降低学习率，生效后按照线性的方式去调整学习率；
• label-smoothing： 对标签进行平滑处理，防止过拟合，默认不起用
• upload_dataset：是否上传dataset到wandb tabel，默认False；启用后，将数据集作为交互式 dsviz表 在浏览器中查看、查询、筛选和分析数据集
• bbox_interval：设置界框图像记录间隔 Set bounding-box image logging interval for W&B 默认-1
• save-period：多少个epoch保存一下checkpoint，default=-1。
• artifact_alias：使用数据的版本，忽略即可；
• local_rank：DistributedDataParallel 单机多卡训练，单GPU设备不需要设置；
• freeze：冻结哪些层，不去更新训练这几层的参数；

冻结训练是迁移学习常用的方法。当数据集较小时，我们会选择预训练好的模型进行微调。大型数据集预训练好的权重主干特征提取能力是比较强的，这个时候我们只需要冻结主干网络，fine-tune后面层就可以了，不需要从头开始训练，大大减少了时间而且还提高了性能。

• patience：早停轮数，默认100;如果模型在100轮里没有提升，则停止训练模型。

三、检测

3.1 测试代码运行

最简单的方式就是将图片放置到如图目录下，

python detect.py --weights runs/train/exp14/weights/best.pt --source test/test --output run/now

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注意权重地址按照如图所示给，选择最后一个exp里边的pt文件。

这里--source 0表示使用电脑摄像头进行检测。

检测结果如下：

3.2 检测参数说明(detect.py)

• weights：，在这里推理预测用的训练好的权重文件；
• source：测试数据，可以是图片/视频路径，也可以是’0’(电脑自带摄像头),也可以是rtsp等视频流；
• output：网络预测之后的图片/视频的保存路径
• img-size：网络输入图片大小
• conf-thres：:置信度阈值（检测精度，作者是设置的0.25），置信度的阈值，超过这个阈值的预测框就会被预测出来
• iou-thres：:做nms的iou阈值（）

NMS步骤：
对 BBox 按置信度排序，选取置信度最高的 BBox（所以一开始置信度最高的 BBox 一定会被留下来）；
对剩下的 BBox 和已经选取的 BBox 计算 IOU，淘汰（抑制） IOU 大于设定阈值的 BBox（在图例中这些淘汰的 BBox 的置信度被设定为0）。
重复上述两个步骤，直到所有的 BBox 都被处理完，这时候每一轮选取的 BBox 就是最后结果。

• iou-thres=0.5时，NMS 只运行了两轮就选取出最终结果：第一轮选择了红色 BBox，淘汰了粉色 BBox；第二轮选择了黄色 BBox，淘汰了紫色 BBox 和青色 BBox。
  - iou-thres=0.7
  
• iou-thres分别取“0”，“0.45”，“1”
  

• max-det：每张图最大检测数量，默认是最多检测1000个目标;

• view-img：检测的时候是否展示预测之后的图片/视频，默认False
  如果输入代码python detect.py --view-img，在检测的时候系统要把我检测的结果实时的显示出来，假如我文件夹有5张图片，那么模型每检测出一张就会显示出一张，直到所有图片检测完成。

• save-txt：是否将预测的框坐标以txt文件形式保存，txt默认保存物体的类别索引和预测框坐标（YOLO格式），每张图一个txt，txt中每行表示一个物体；默认False；

• save-conf：上面保存的txt中是否包含置信度

• save-crop：是否把模型检测的物体裁剪下来；开启了这个参数会在crops文件夹下看到几个以类别命名的文件夹，里面保存的都是裁剪下来的图片。

• nosave：不保存预测的结果；但是还会生成exp文件夹，只不过是一个空的exp。这个参数应该是和“–view-img”配合使用的；

• classes：指定检测某几种类别，形如0或者0 2 3；比如coco128.yaml中person是第一个类别，classes指定“0”，则表示只检测图片中的person；

• agnostic-nms：跨类别nms，进行nms是否也去除不同类别之间的框，默认False；比如待检测图像中有一个长得很像排球的足球，pt文件的分类中有足球和排球两种，那在识别时这个足球可能会被同时框上2个框：一个是足球，一个是排球。开启agnostic-nms后，那只会框出一个框；

• augment：推理的时候进行多尺度，翻转等操作(TTA)推理数据增强操作

• visualize：是否可视化特征图。
  如果开启了这和参数可以看到exp文件夹下又多了一些文件，这里.npy格式的文件就是保存的模型文件，可以使用numpy读写。还有一些png文件。

• update：如果指定这个参数，则对所有模型进行strip_optimizer操作，去除pt文件中的优化器等信息

• project：预测结果保存的路径

• name：预测结果保存文件夹名

• exist-ok：每次预测模型的结果是否保存在原来的文件夹；如果指定了这个参数的话，那么本次预测的结果还是保存在上一次保存的文件夹里；如果不指定就是每次预测结果保存一个新的文件夹下

• line-thickness：调节预测框线条粗细的，default=3；有的时候目标重叠太多会产生遮挡，比如python detect.py --line-thickness 10；
  

• hide-labels：隐藏预测图片上的标签（只有预测框）

• hide-conf：隐藏置信度（还有预测框和类别信息，但是没有置信度）

• half：是否使用 FP16 半精度推理。
  在training阶段，梯度的更新往往是很微小的，需要相对较高的精度，一般要用到FP32以上。在inference的时候，精度要求没有那么高，一般F16（半精度）就可以，甚至可以用INT8（8位整型），精度影响不会很大。同时低精度的模型占用空间更小了，有利于部署在嵌入式模型里面。

• dnn：是否使用 OpenCV DNN 进行 ONNX 推理。

补充：验证参数（val.py）

• task：可以是train, val, test。比如：python val.py --task test表示打印测试集指标
• augment：测试是否使用TTA Test Time Augment，指定这个参数后各项指标会明显提升几个点。
• verbose：是否打印出每个类别的mAP，默认False。
• save-hybrid：将标签+预测混合结果保存到 .txt
• save-json：是否按照coco的json格式保存预测框，并且使用cocoapi做评估（需要同样coco的json格式的标签） 默认False
• half：是否使用半精度推理 默认False
  其余和detect.py一样。