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基于YOLOv5全系列参数模型【n/s/m/l/x】开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统_使用cctsdb数据集训练模型

作者：Monodyee | 2024-03-17 04:37:48

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使用cctsdb数据集训练模型

交通标志检测是交通标志识别系统中的一项重要任务。与其他国家的交通标志相比，中国的交通标志有其独特的特点。卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。CCTSDB 数据集是由长沙理工大学的相关学者及团队制作而成的，其有交通标志样本图片有近 20000 张，共含交通标志近 40000 个，但目前只公开了其中的 10000 张图片，标注了常见的指示标志、禁令标志及警告标志三大类交通标志。随着时间的更迭有了不同的版本数据集，本文的主要目的就是想要基于yolov5来开发构建CCTSDB2021数据集上的目标检测识别系统，首先看下实例效果：
 

在CCTSDB2021数据集中，训练集和正样本测试集中有17856幅图像。图像中的交通标志根据其含义分为强制性、禁止性和警示性。共有16356个训练集图像，编号为00000-18991。正样本测试集有1500张图像，编号为18992-20491。“XML”压缩包存储训练集和正样本测试集的XML格式注释文件。“train_img”压缩包存储训练集图像。“train_labels”压缩包存储训练集的TXT格式注释文件。“test_img”压缩包存储正样本测试集图像。“基于天气和环境的分类”压缩包存储了根据天气和照明条件分类的正样本测试集的XML格式注释文件。“基于交通标志大小的分类”压缩包存储了根据图像中交通标志大小分类的正样本测试集的XML格式注释文件。“负片样本”包含500张负片样本图像。

本文是选择的是YOLOv5算法模型来完成本文项目的开发构建。相较于前两代的算法模型，YOLOv5可谓是集大成者，达到了SOTA的水平，下面简单对v3-v5系列模型的演变进行简单介绍总结方便对比分析学习:
【YOLOv3】
YOLOv3（You Only Look Once version 3）是一种基于深度学习的快速目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2018年提出。它的核心技术原理和亮点如下：
技术原理：
YOLOv3采用单个神经网络模型来完成目标检测任务。与传统的目标检测方法不同，YOLOv3将目标检测问题转化为一个回归问题，通过卷积神经网络输出图像中存在的目标的边界框坐标和类别概率。
YOLOv3使用Darknet-53作为骨干网络，用来提取图像特征。检测头（detection head）负责将提取的特征映射到目标边界框和类别预测。
亮点：
YOLOv3在保持较高的检测精度的同时，能够实现非常快的检测速度。相较于一些基于候选区域的目标检测算法（如Faster R-CNN、SSD等），YOLOv3具有更高的实时性能。
YOLOv3对小目标和密集目标的检测效果较好，同时在大目标的检测精度上也有不错的表现。
YOLOv3具有较好的通用性和适应性，适用于各种目标检测任务，包括车辆检测、行人检测等。
【YOLOv4】
YOLOv4是一种实时目标检测模型，它在速度和准确度上都有显著的提高。相比于其前一代模型YOLOv3，YOLOv4在保持较高的检测精度的同时，还提高了检测速度。这主要得益于其采用的CSPDarknet53网络结构，主要有三个方面的优点：增强CNN的学习能力，使得在轻量化的同时保持准确性；降低计算瓶颈；降低内存成本。YOLOv4的目标检测策略采用的是“分而治之”的策略，将一张图片平均分成7×7个网格，每个网格分别负责预测中心点落在该网格内的目标。这种方法不需要额外再设计一个区域提议网络（RPN），从而减少了训练的负担。然而，尽管YOLOv4在许多方面都表现出色，但它仍然存在一些不足。例如，小目标检测效果较差。此外，当需要在资源受限的设备上部署像YOLOv4这样的大模型时，模型压缩是研究人员重新调整较大模型所需资源消耗的有用工具。
优点：
速度：YOLOv4 保持了 YOLO 算法一贯的实时性，能够在检测速度和精度之间实现良好的平衡。
精度：YOLOv4 采用了 CSPDarknet 和 PANet 两种先进的技术，提高了检测精度，特别是在检测小型物体方面有显著提升。
通用性：YOLOv4 适用于多种任务，如行人检测、车辆检测、人脸检测等，具有较高的通用性。
模块化设计：YOLOv4 中的组件可以方便地更换和扩展，便于进一步优化和适应不同场景。
缺点：
内存占用：YOLOv4 模型参数较多，因此需要较大的内存来存储和运行模型，这对于部分硬件设备来说可能是一个限制因素。
训练成本：YOLOv4 模型需要大量的训练数据和计算资源才能达到理想的性能，这可能导致训练成本较高。
精确度与速度的权衡：虽然 YOLOv4 在速度和精度之间取得了较好的平衡，但在极端情况下，例如检测高速移动的物体或复杂背景下的物体时，性能可能会受到影响。
误检和漏检：由于 YOLOv4 采用单一网络对整个图像进行预测，可能会导致一些误检和漏检现象。

【YOLOv5】
YOLOv5是一种快速、准确的目标检测模型，由Glen Darby于2020年提出。相较于前两代模型，YOLOv5集成了众多的tricks达到了性能的SOTA：
技术原理：
YOLOv5同样采用单个神经网络模型来完成目标检测任务，但采用了新的神经网络架构，融合了领先的轻量级模型设计理念。YOLOv5使用较小的骨干网络和新的检测头设计，以实现更快的推断速度，并在不降低精度的前提下提高目标检测的准确性。
亮点：
YOLOv5在模型结构上进行了改进，引入了更先进的轻量级网络架构，因此在速度和精度上都有所提升。
YOLOv5支持更灵活的模型大小和预训练选项，可以根据任务需求选择不同大小的模型，同时提供丰富的数据增强扩展、模型集成等方法来提高检测精度。YOLOv5通过使用更简洁的代码实现，提高了模型的易用性和可扩展性。

训练数据配置文件如下：

  1. # Dataset
  2. path: ./dataset
  3. train:
  4.   - images/train
  5. val:
  6.   - images/test
  7. test:
  8.   - images/test
  9.  
  10. # Classes
  11. names:
  12.   0: mandatory
  13.   1: prohibitory
  14.   2: warning

接下来看下数据集：

实验截止目前，本文将YOLOv5系列五款不同参数量级的模型均进行了开发评测，接下来看下模型详情：

  1. # Ultralytics YOLO 
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