YOLOv5训练实战：环境配置与数据集制作

"YOLOv5训练笔记，记录了作者在学习YOLOv5目标检测模型的训练过程中遇到的问题及解决方法，包括环境配置、数据标注、模型训练等环节。" YOLOv5是一种高效且准确的目标检测模型，由Joseph Redmon等人开发，后续版本由 Ultralytics 团队优化并开源。本笔记主要涵盖了以下几个关键知识点： 1. **环境安装**： - 使用Anaconda创建特定环境`conda create -n yolov5 python=3.7`，然后激活环境`conda activate yolov5`。 - 安装PyTorch (`torch==1.7.0`, `torchvision==0.5.0`) 和 CUDA (`cudatoolkit=10.1`)，以及依赖库`pip install -U -r requirements.txt`。 - 安装`pycocotools`，用于评估YOLOv5的性能。 - 安装`apex`，以利用混合精度训练加速模型训练。 - 验证环境配置是否正确，通过运行`python detect.py --source 0 --weights "weights/yolov5x.pt"`来检查网络是否可用。 2. **数据准备**： - 使用`labelImg`工具进行图像标注，它支持自动保存模式、隐藏或显示标签面板和高级模式。 - 数据集组织结构：`photos`存储原始图片，`Annotations`存储XML标注文件，`JPEGImages`（在这个例子中未使用）通常用于PASCAL VOC格式的数据集，YOLO格式的数据集直接使用txt格式。 3. **数据集获取**： - 使用Python的`requests`和`urllib`库可以编写简单的网络爬虫下载图片，例如从百度图片搜索结果中下载。 4. **模型训练**： - YOLOv5训练通常涉及到对数据集的预处理，包括缩放、归一化等操作。 - 修改`detect.py`文件中的`cv2.waitKey(0)`为`cv2.waitKey(1)`，以实现每秒1帧的速度显示检测结果，而不是等待用户按键。 - 开始训练前，需要将数据集转换成YOLO格式的txt文件，每行包含一个边界框信息，格式通常是类ID，中心点坐标，宽高比。 5. **训练过程**： - 运行`python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 300 --data coco.yaml --weights yolov5x.pt`开始训练，参数`--img`指定输入图像大小，`--batch`为批处理大小，`--epochs`为训练轮数，`--data`为数据配置文件路径，`--weights`为预训练权重。 - 训练期间会自动保存最佳模型，可以根据需要调整学习率衰减策略和优化器设置。 6. **模型评估与推理**： - 使用`python detect.py`进行模型推理，可以指定源（摄像头、视频或图像文件），以及加载的权重文件。 7. **模型优化**： - 在训练过程中，可以尝试调整模型架构、学习率、损失函数等参数以优化模型性能。 - 考虑使用数据增强技术如旋转、翻转、颜色变换等提高模型泛化能力。 通过这个笔记，你可以了解到YOLOv5的训练流程，从环境搭建到数据准备，再到模型训练和优化。这将帮助你在实践中更好地理解和应用YOLOv5模型。