YOLOv9最全使用教程与部署_yolo9安装部署教程

YOLOv9最全使用教程与部署

论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.13616
代码链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov9

完全使用卷积结构进行构建，没有使用Transformer的结构，比带Transformer结构的RT-DETR、YOLOv8报告的性能都要好。(牛逼就完事了)

模型参数配置

MS COCO数据集

目前官方只提供以上的YOLOv9-C和YOLOv9-E模型。

1、配置环境

git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov9.git
cd yolov9
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
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2、数据集准备

bash scripts/get_coco.sh
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下面是get_coco.sh的代码：

#!/bin/bash
# COCO 2017 dataset http://cocodataset.org
# Download command: bash ./scripts/get_coco.sh

# Download/unzip labels
d='./' # unzip directory
url=https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/
f='coco2017labels-segments.zip' # or 'coco2017labels.zip', 68 MB
echo 'Downloading' $url$f ' ...'
curl -L $url$f -o $f && unzip -q $f -d $d && rm $f & # download, unzip, remove in background

# Download/unzip images
d='./coco/images' # unzip directory
url=http://images.cocodataset.org/zips/
f1='train2017.zip' # 19G, 118k images
f2='val2017.zip'   # 1G, 5k images
f3='test2017.zip'  # 7G, 41k images (optional)
for f in $f1 $f2 $f3; do
  echo 'Downloading' $url$f '...'
  curl -L $url$f -o $f && unzip -q $f -d $d && rm $f & # download, unzip, remove in background
done
wait # finish background tasks

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这里运行之后，需要操作如下：

（1）从https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/这个发行版中下载coco2017labels-segments.zip，里面是标签和文件路径的txt文件；

（2）从http://images.cocodataset.org/zips/这个网址上下载train2017.zip,val2017.zip,test2017.zip,但文件实在太大，建议直接手动输入网址进行下载，除此之外，还需要下载

配置完环境之后就可以训练和测试模型在COCO数据集上的表现了，截至到现在，官方只提供了yolov9-c.pt,yolov9-e.pt,gelan-c.pt,gelan-e.pt这四个预训练权重，下面只用yolov9-c.pt进行尝试，其他模型只需把对应的名字改一下就可以。

下面是笔者的数据集存放树：

coco
├── annotations(来自coco2017labels-segments)
│   ├── captions_train2017.json
│   ├── captions_val2017.json
│   ├── instances_train2017.json
│   ├── instances_val2017.json
│   ├── person_keypoints_train2017.json
│   └── person_keypoints_val2017.json
├── labels
│   ├── train2017（存放txt标签文件）
│   └── val2017（存放txt标签文件）
├── train2017
│   └── xxx.jpg
├── val2017
│   └── xxx.jpg
├── test2017
│   └── xxx.jpg
├── train2017.txt
├── val2017.txt
├── test-dev2017.txt
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记得把yolov9/data/coco.yaml文件的数据集根路径改成自己coco数据集对应的根路径，需要修改第一行，笔者存放在项目文件的上一级目录datasets/coco中，具体代码如下：

path: ../datasets/coco
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3、训练

（1）单卡训练

python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9.yaml --weights '' --name yolov9 --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15
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这里--weights代表可以添加预训练权重的路径，这里默认是没有预训练权重，需要的话可以设置。

（2）多卡训练（没测试过，没资源）：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 --master_port 9527 train_dual.py --workers 8 --device 0,1,2,3,4,5,6,7 --sync-bn --batch 128 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15
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遇到问题

问1：AttributeError: ‘FreeTypeFont’ object has no attribute ‘getsize’
解决方法1：pip install Pillow==9.5.0
参考链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov9/issues/33

4、测试

python val_dual.py --data data/coco.yaml --img 640 --batch 32 --conf 0.001 --iou 0.7 --device 0 --weights './yolov9-c.pt' --save-json --name yolov9_c_640_val
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需要安装pycocotools，如果没装的话会自动安装。

pip install pycocotools==2.0.7 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
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遇到问题

问2：AttributeError: ‘list’ object has no attribute 'device'.
解决方法2：修改utils/generate.py文件第900行的相关内容，参考https://blog.csdn.net/weixin_41717861/article/details/136261437

修改后的代码如下：

  if isinstance(prediction, (list, tuple)):
        processed_predictions = []  # 用于存储处理后的张量列表
        for pred_tensor in prediction:
            # 对每个张量进行处理
            processed_tensor = pred_tensor[0]  # 假设你只关心张量中的第一个结果
            processed_predictions.append(processed_tensor)  # 将处理后的张量添加到列表中

        # 使用处理后的张量列表中的第一个张量作为预测结果
        prediction = processed_predictions[0]

    device = prediction.device
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5、给定图片和视频进行测试

说明：路径（--source）这里需要根据个人需求进行修改，这里统一存放在inference这个文件夹内。

测试视频代码如下：

python detect.py --weights ./ckpt/yolov9-c.pt --conf 0.25 --img-size 640 --source  inference/video/demo.mp4 --device 0 --data data/coco.yaml
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测试单张图片代码如下：

python detect.py --weights ./ckpt/yolov9-c.pt --conf 0.25 --img-size 640 --source inference/images/horses.jpg --device 0
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运行结果：

注：运行过程中如果有第三方包找不到就会提示并进行安装，笔者在运行上述测试代码时就碰到了这样的问题，记录一下。
主要是安装这两个包：

pip install gitpython
pip install albumentations
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6、模型部署

笔者做了一个python版的yolov9 ONNX模型部署，请参考下面链接：
https://github.com/Reversev/yolov9-onnxruntime
目前还没有时间写这个具体的教程（export文件需要进行修改），目前提供了转换好的ONNX模型文件，如果对你有帮助的话，请给我的Project点个星⭐️⭐️⭐️

7、总结

目前官方的代码相对比较乱，没有详细的说明，可能是想论文接收了再公布或者有其他原因。代码中很多都是照抄YOLOv5官方的代码，会导致有些代码运行时出问题，因此运行如果出现问题可以提issue，也可以对照YOLOv5代码找原因。

博文撰写时间：2024年2月24日
Yolov9官方之后会对代码进行更新（据说现在正在投稿），应该会出其他数据集和任务的应用代码。

8、参考链接

[1] https://github.com/WongKinYiu/yolov9