yolov5 pascalvoc

Yolov5是一个目标检测算法，Pascal VOC2012是一个广泛使用的目标检测数据集。要在Yolov5上训练Pascal VOC2012数据集，你需要完成以下步骤： 1. 下载数据集：你可以从Pascal VOC官方网站上下载VOC2012数据集。确保下载包含图像和注释的文件。 2. 准备数据：解压下载的数据集文件。你会得到一个包含图像和注释的文件夹。将这些文件夹拷贝到Yolov5的数据文件夹中。 3. 设置标签文件：在Yolov5的数据文件夹中，创建一个名为"voc2012.yaml"的文件。在该文件中，定义类别数量、类别名称和对应的ID。 4. 创建训练/验证集列表：在Yolov5的数据文件夹中，创建一个名为"train.txt"的文件，并将训练集图像的路径写入其中。同样，在该文件夹中创建一个名为"val.txt"的文件，并将验证集图像的路径写入其中。 5. 修改配置文件：在Yolov5的模型文件夹中，复制"yolov5s.yaml"并将其重命名为"yolov5s_voc2012.yaml"。在该文件中，修改类别数量、类别名称和对应的ID，并将训练/验证集列表文件的路径更新为上一步创建的文件路径。 6. 开始训练：使用Yolov5的训练命令行工具，在终端中运行命令开始训练模型。例如，可以使用以下命令开始训练一个Yolov5小模型： ``` python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data ./data/voc2012.yaml --cfg ./models/yolov5s_voc2012.yaml --weights '' --name yolov5s_voc2012 ``` 请根据自己的需求调整命令中的参数。 7. 模型评估和测试：训练完成后，你可以使用训练得到的模型进行评估和测试。通过运行命令，你可以在验证集上评估模型的性能，或者在新图像上测试模型的目标检测能力。 这些步骤应该可以帮助你在Yolov5上训练Pascal VOC2012数据集。记得根据自己的需求调整参数和配置文件。祝你成功！

### 使用 YOLOv5 训练 VOC 数据集 #### 环境准备 为了使用 YOLOv5 进行训练，首先需要搭建合适的开发环境。这包括安装 Python 和必要的依赖库以及克隆 YOLOv5 的 GitHub 仓库。具体的步骤可以参考相关文档[^1]。 #### 下载预训练模型 在开始训练之前，通常会下载一个预训练权重文件作为初始模型参数的基础。这样可以帮助加速收敛并提高性能。可以通过官方链接或其他可信资源获取这些模型文件。 #### 转换数据格式 VOC 数据集默认采用 XML 文件来存储标注信息，而 YOLO 需要的是 txt 格式的标签文件。因此，在实际操作前需完成从 Pascal VOC 到 YOLO 格式的转换工作。每张图片对应的 label 应该保存在一个 .txt 文件里，并且每一行代表一个目标对象的位置及其类别编号。位置坐标应按照中心点相对宽度高度的形式给出 (xc, yc, w, h)，所有数值范围都在 [0,1] 内[^2]。 以下是实现此功能的一个简单脚本示例： ```python import xml.etree.ElementTree as ET from os import getcwd 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 convert_annotation(image_id, classes, output_dir='labels/'): in_file = open('Annotations/%s.xml'%(image_id)) out_file = open(output_dir+'%s.txt'%image_id, 'w') tree=ET.parse(in_file) root = tree.getroot() size = root.find('size') w = int(size.find('width').text) h = int(size.find('height').text) for obj in root.iter('object'): difficult = obj.find('difficult').text cls = obj.find('name').text if cls not in classes or int(difficult)==1: continue cls_id = classes.index(cls) xmlbox = obj.find('bndbox') b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text)) bb = convert((w,h), b) out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n') classes = ["person", "bird", "cat", ... ] # 定义你的类名列表 wd = getcwd() for image_set in ['train', 'val']: image_ids = open('ImageSets/Main/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split() list_file = open('%s_%s.txt' % (wd.split('/')[-1], image_set), 'w') for image_id in image_ids: list_file.write('%s/JPEGImages/%s.jpg\n'%(wd, image_id)) convert_annotation(image_id, classes) list_file.close() ``` 这段代码遍历所有的图像 ID 并将其写入到相应的 train 或 val 文本文件中；同时也调用了 `convert_annotation` 函数将每个 XML 注解转化为 YOLO 所需的 TXT 形式。 #### 修改配置文件 最后一步就是调整 yolov5 中的一些设置项以适配新的数据源。主要涉及两个 YAML 文件：一个是描述数据分布情况的数据定义文件 voc.yaml ，另一个则是网络架构本身的超参设定文件如 yolov5s.yaml 。前者指定了训练样本目录、验证集合地址还有总的分类数目等基本信息；后者则允许我们指定输入分辨率大小以及其他可能影响最终效果的关键因素。 ---