使用YoloV5模型训练自己的数据集（全流程详细记录并附代码）_yolov5乒乓球羽毛球数据集

使用YoloV5模型训练自己的数据集（全流程详细记录并附代码）

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一、安装环境

默认已安装Pycharm和Conda，相关准备工作都已经做好。如需要安装MiniConda可参考：https://blog.csdn.net/m0_49663564/article/details/125889670

首先下载YoloV5源码，下载解压后的文件夹目录如下所示（记住项目路径，例如D:\PythonPrj\yolov5-master）：

打开Anaconda Prompt对话框，输入如下命令展示出当前所有的环境。

conda env list
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然后输入以下命令新建一个名字为yolov5的环境。

conda create -n yolov5 python=3.7
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在对话框内输入以下命令来激活yolov5环境。

conda activate yolov5
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为了下载包的速度更快，需要配置国内镜像源：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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首先手动安装pytorch，至于如何选择cuda版本等信息可以去官网参考一下。我是按照B站UP主的推荐安装的版本，详情见此链接https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/?p=4&spm_id_from=pageDriver&vd_source=94f79d8adeec4791b8751d7cb539ce55

pip install torch==1.8.2 torchvision==0.9.2 torchaudio==0.8.2 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cu102
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执行安装pytorch的命令后发现如下报错：

上述错误可以通过更新pip命令解决，执行以下命令即可。

python -m pip  install --upgrade pip
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随后再次执行安装pytorch的命令就可以顺利安装pytorch。

pip install torch==1.8.2 torchvision==0.9.2 torchaudio==0.8.2 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cu102
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验证pytorch安装结果的步骤为：1、使用Pycharm打开yolov5项目：点击File→Settings→Project：yolov5-master→Python Interpreter，然后再点击右侧齿轮旁边的下拉箭头，点击Show All，选择刚刚新建的yolov5环境

2、然后新建一个python文件执行以下代码，通过代码的返回结果即可验证pytorch的安装结果。

import torch

if __name__ == '__main__':
    print(torch.__version__)
    print(torch.cuda.is_available())

    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    print("using {} device".format(device))

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接下来安装yolov5项目所需要的包，路径为一开始所说的项目路径，requirements.txt中需要将numpy的版本固定改为numpy==1.20.3。

pip install -r D:\PythonPrj\yolov5-master\requirements.txt
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稍等片刻，安装完之后可使用以下命令来展示当前环境下所有的包。

pip list
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至此，yolov5环境的安装过程已经完成。在pycharm中或者Anaconda Prompt对话框成功运行detect.py文件，得到两张测试图片的检测结果，就表示环境没有问题。

二、制作自己的数据集

首先将图片数据集分为训练集train、验证集val、测试集test三类，然后通过三个txt文件定义三类集合图片的路径（可以是绝对路径也可以是相对路径），如下图所示。

三个label文件夹内存放的是各自集合所对应的标签。

如果下载的数据集或者自己制作的数据集数据量较大，并且未区分训练集验证集测试集的话，可以参考以下代码自行进行拆分（训练集、验证集、测试集的比例为7：2：1）：

import os
import random
import shutil


def mkdir(path):
    folder = os.path.exists(path)

    if not folder:  # 判断是否存在文件夹如果不存在则创建为文件夹
        os.makedirs(path)  # makedirs 创建文件时如果路径不存在会创建这个路径


if __name__ == '__main__':
    dataset_dir = 'D:/PythonPrj/Dataset/dataset_v0_data/'
    label_dir = 'D:/PythonPrj/Dataset/dataset_v0_label/'

    ship_dataset_path = 'D:/PythonPrj/yolov5-master/data/'

    val_rate = 0.2  # 从全部数据集中选择20%作为验证集
    test_rate = 0.1

    img_files = os.listdir(dataset_dir)
    val_path = random.sample(img_files, k=int(len(img_files) * val_rate))
    test_path = random.sample(img_files, k=int(len(img_files) * test_rate))

    train_images_path = []  # 存储训练集的所有图片路径
    train_images_label = []  # 存储训练集图片对应索引信息
    val_images_path = []  # 存储验证集的所有图片路径
    val_images_label = []  # 存储验证集图片对应索引信息
    test_images_path = []  # 存储测试集的所有图片路径
    test_images_label = []  # 存储测试集图片对应索引信息

    for img_name in img_files:
        label_name = img_name.split('.')[0] + '.txt'

        if img_name in val_path:  # 如果该路径在采样的验证集样本中则存入验证集
            shutil.move(dataset_dir+img_name, ship_dataset_path+'images/val')
            shutil.move(label_dir+label_name, ship_dataset_path+'labels/val')

        elif img_name in test_path:
            shutil.move(dataset_dir+img_name, ship_dataset_path+'images/test')
            shutil.move(label_dir+label_name, ship_dataset_path+'labels/test')

        else:  # 否则存入训练集
            shutil.move(dataset_dir+img_name, ship_dataset_path+'images/train')
            shutil.move(label_dir+label_name, ship_dataset_path+'labels/train')


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三、开始训练

在制作好自己的数据集之后，下一步就是修改yolov5-master\data目录下的yaml文件，将其中的train和val路径改为自己数据集的路径，将其中的class改为自己数据集包含的数据类型和对应的名称。

然后在train.py文件中将以下几个配置根据自己数据集、电脑配置的实际情况进行修改：

parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/mydata.yaml', help='dataset.yaml path')
parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', type=int, default=640, help='train, val image size (pixels)')
parser.add_argument('--device', default='0', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100, help='total training epochs')
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=4, help='total batch size for all GPUs, -1 for autobatch')
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然后就可以开始训练了~