Cpp五条

这个屌丝很懒，什么也没留下！

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使用AutoDL训练YOLOV8

作者：Cpp五条 | 2024-03-29 23:22:33

踩

autodl训练yolov8

917的服务器一直连接超时所以租了个autoDL的3090

一、数据准备

1.原始数据集

7581开源
工地数据集来自师兄

共14620张

210000 到217999 一共8000张是工地的（李师兄打的）有hat和person、head

待解决：工地上的图片 hat和head基本都检测出来了，但是很多person没有检测出来所以我需要再对这8000张用李师兄的权重重新跑一边

还有6620张来自开源

2.重构数据集（12.17版本、12.25版本）

第一次使用训练的数据集备份在 E:\object detection\helmet_project\yolov5-6.1\VOCdevkit(back12.17 )
第二次训练 12.25版本 images1中的+ 两个开源共4223 张 E:\object detection\helmet_project\yolov5-6.1\VOCdevkit(back12.25)

old：

0：person

1：hat

2：head

new：

0：person

1：personNoHat

参考：

1.增加数据集的分类

YOLOv5在建筑工地中安全帽佩戴检测的应用（已开源+数据集） - 知乎 (zhihu.com)

2.merge_data.py

Smart_Construction/data/gen_data/merge_data.py at master · PeterH0323/Smart_Construction · GitHub

3. 炮哥 vocToYolo

目标检测---数据集格式转化及训练集和验证集划分_bndbox-CSDN博客

4. yoloToVoc

方法一

Yolo标准数据集格式转Voc数据集_数据集转化为voc格式-CSDN博客

步骤：

本地代码：E:\object detection\helmet_project\yolov5-6.1

数据：E:\object detection\dataset\helmet和E:\object detection\helmet_project\yolov5-6.1的VOCdevkit*

（注意目前只做了images（useful）1中一部分截止到12月19号）

1.检测person

yolov5 会推理出所有的分类，并在 inference/output 中生成对应图片的 .txt 标签文件；

（注意VOC2008已经改动原本是跑了1608张图片来自images（useful）1中前半部分开源的）

python detect.py --save-txt --source "E:\object detection\dataset\helmet\VOC2008\JPEGImages"  --weights yolov5x.pt

结果在：E:\object detection\helmet_project\yolov5-6.1\runs\detect\exp8\labels

2. vocToYolo(为了merge)

E:\object detection\helmet_project\yolov5-6.1\voctoyolo.py


classes = ["person"]
# classes=["ball"]
 
TRAIN_RATIO = 100

将E:\object detection\helmet_project\yolov5-6.1\VOCdevkit(12.17)\VOC2007\Annotations下的xml转成了E:\object detection\helmet_project\yolov5-6.1\VOCdevkit(12.17)\VOC2007\YOLOLabels

3.merge

E:\object detection\helmet_project\yolov5-6.1\merge_data.py

将YOLOV5_LABEL_ROOT （步骤1得到的）的txt 和DATASET_LABEL_ROOT（步骤2得到的）的txt merge 是原地merge到 DATASET_LABEL_ROOT

4. yoloToXMl（为了打标签以及和工地的一起划分）

E:\object detection\helmet_project\yolov5-6.1\yoloToVocNew.py

把3中得到的txt转为xml

5 jump到打标签

6.再次vocToYolo（划分训练集和测试集）

注意换了文件夹

xml都放到如下文件夹
对应的image放进去

补充开源行人数据集

行人检测数据集-CSDN博客

行人检测数据集汇总（持续更新） - 知乎 (zhihu.com)

以下为voc格式的

【车辆行人检测和跟踪数据集及代码汇总】_车辆检测数据集-CSDN博客

YOLO行人目标检测数据集dataset_person.zip_行人目标检测数据集,目标检测行人数据集资源-CSDN文库

最后下的这两个

YOLO行人目标检测数据集dataset_person.zip_行人目标检测数据集,目标检测行人数据集资源-CSDN文库

CUHKOcclusionDataset数据集yolo格式+VOC格式包括划分好的训练集和数据集_TT-100k数据集资源-CSDN文库

dataset-person

person2 3012张

person1 803张用这个！

CUHK occlusion

set00 是车载摄像头 105张不用了

把遮挡的部分也框了出来

set01 质量很好 70张用！

set02 车载不是很清楚很多远处的人没办法判断带没带 110张勉强用

set03 是路人视角 128张也可以

set04 路人视角 47张稍微有点远了不用！

set 05 路人视角 36张可以用

set06 监控视角！ 311张 perfect！

set07 商场监控 44张用

set08 天桥监控 212张用！

E:\object detection\dataset\helmet\VOCdevkit\VOCdevkit\VOC2007\useful 剩余 911张

person转为personNoHat

最终结果就是把0转为1

使用vocToYolo （直接9：1划分好了）

结果分别保存在 E:\object detection\dataset\helmet\dataset_person\dataset_person\person-1\划分好的！！

E:\object detection\dataset\helmet\VOCdevkit\划分好的！！

到时候直接追加到总的就行

但是还没有挑默认没有安全帽

3.打标签-labelimg

（12.17打标签到210684）

目标检测---利用labelimg制作自己的深度学习目标检测数据集_目标检测利用labeling制作-CSDN博客

E:\object detection\dataset\helmet\VOC2008

labelimg装在bytetrack环境中，然后去指定文件夹下执行命令

注意这个按钮

一些标注rule

注意无法判断的person（只有一只手没有头部露出肉眼分不清 ）默认是戴了的重点是将没带的挑出来
有时候只有一张脸（没戴帽子）也可认为是没戴的而不用全身
而且原本无法判断帽子帽子是否戴在头上（拿在手里？）、是否规范佩戴现在都可以解决了
安全帽没有黑色但是对于戴了黑色帽子的建议标注为person
骑行头盔不算！
对各种姿势的人标注弯腰蹲下躺下
对只有一个人脸 yolov5x能认出来他是个人所以我也标注
主要区分了草帽、保安、军人/警察的帽子、自行车头盔、毛巾、遮阳帽
密集的图片删掉了我的场景绝对不会很密集
解决了小目标的问题远距离下检测一个人的难度小于检测安全帽
之前的数据集角度是水平的但是实际应用应该是摄像头视角补充的开源行人数据集也应该是摄像头视角

改动12.23 -12.25

12.17版本到210684

改动：E:\object detection\dataset\helmet\VOC2008\forReDet

images1 剩余2646张工地838张

210111到210998 是工区右1 很多人没检测出来而且没必要留这么多所以重新跑 +留 210111到210311（200张）
210999 到211308 工区大门 留210999到211100 大门共200张
211309 到211784 03拌合站东（小500张画面很复杂遮挡严重）干掉
211785到212116 工区右2 留211785到212000 （168张）
212122到 212132 03拌合站东干掉
212133到212441 工区大门 留212133到212200
212442 到 212779 03拌合站东干掉
212780到 213136 工区右2 留213000到213136
213137到 213551 大门（夜晚） 留 213290到213508
213552到213588 右1 干掉

images2和3 暂时不用后续看看视频再少量补充500张吧

二、使用AutoDL训练

1.参考

1.yolov8官方文档

主页 - Ultralytics YOLOv8 文档

2. 主要步骤

我使用的base环境

在AutoDL中使用YOLOV8训练自己的数据集-CSDN博客

配置:

1.train.py （或者使用命令

2.data.yaml

3. yolov8.yaml 作者说“同时将yolov8n.yaml文件中的nc 改为nc=2,我的类别是两个” 但是现在版本

/root/autodl-tmp/ultralytics/ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml 没有之前yolov8n.yaml

包含了 n s m l x 后面改模型的时候再自己改吧

yolov8的train.py

第一个model没有用到预训练

第二个就是pt

第三个改了backbone以后用它！


from ultralytics import YOLO
 
# 加载一个模型
model = YOLO('yolov8n.yaml')  # 从YAML建立一个新模型
model = YOLO('yolov8n.pt')  # 加载预训练模型（推荐用于训练）
model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt')  # 从YAML建立并转移权重 
  # （另一种解读） 从YAML加载 然后再加载权重
 
# 训练模型
results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640)

model: 模型文件的路径。这个参数指定了所使用的模型文件的位置，例如 yolov8n.pt 或 yolov8n.yaml。

选择.pt和.yaml的区别

.pt类型的文件是从预训练模型的基础上进行训练。若我们选择 yolov8n.pt这种.pt类型的文件，其实里面是包含了模型的结构和训练好的参数的，也就是说拿来就可以用，就已经具备了检测目标的能力了，yolov8n.pt能检测coco中的80个类别。假设你要检测不同种类的狗，那么yolov8n.pt原本可以检测狗的能力对你训练应该是有帮助的，你只需要在此基础上提升其对不同狗的鉴别能力即可。但如果你需要检测的类别不在其中，例如口罩检测，那么就帮助不大。

.yaml文件是从零开始训练。采用yolov8n.yaml这种.yaml文件的形式，在文件中指定类别，以及一些别的参数。

2.上传文件

最开始使用jupyterLab踩了大坑、还可以使用网盘

最终使用Xshell

AutoDL帮助文档

3.解决RuntimeError

yolov8训练自己数据集遇到找不到yaml中路径问题-CSDN博客

1.使用绝对路径

这个方法其实没问题而且会把settings.yaml中的ignore掉

但是lnb把datasets拼成了datesets 所以一直报错

2.相对路径

Yolov8训练自己数据集时出现的RuntimeError:DataSet ......error-CSDN博客

vim /root/.config/Ultralytics/settings.yaml 查看如下这样一个配置文件

其中datasets_dir 我修改了它会去这个地方去找数据集然后拼上data.yaml中的train和val

4.训练记录

1. 12.17第一次训练使用12.17数据集结果在 autodl-tmp/ultralytics/runs/detect/train30/weights

2. 12.25第二次训练使用12.25数据集 train31

效果还不如第一次容易把戴了的判断为没带所以数据不是越多越好感觉是因为增加的 dataset_person数据集的问题

5. 解决数据集waring问题

三种错误 2、3 还未解决有空需要好好看

1.直接将png jped bmp等格式的图像数据强制转化为了jpg

WARNING ⚠️ /root/autodl-tmp/ultralytics/datasets/dataset/images/val/set00_set01-occ_16.jpg: corrupt JPEG restored and saved

YOLO系列模型训练日志【WARNING】 corrupt JPEG restored and saved/ignoring corrupt image/label:-CSDN博客

2. 负值

WARNING ⚠️ /root/autodl-tmp/ultralytics/datasets/dataset/images/val/set00_set06-occ_104.jpg: ignoring corrupt image/label: negative label values [ -0.0023041 -0.0025773 -0.0023041 -0.0025773 -0.0023041 -0.0025773 -0.0023041 -0.0025773 -0.0023041 -0.0025773 -0.0023041 -0.0025773 -0.0023041 -0.0025773 -0.0023041 -0.0025773 -0.0023041 -0.0025773]

3.标签重复

WARNING ⚠️ /root/autodl-tmp/ultralytics/datasets/dataset/images/val/set00_set06-occ_155.jpg: 6 duplicate labels removed

问题出在港大数据集标签内部有负值

验证集共114个有30多个出问题

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