利用YOLO标注并训练自己的数据集_yolo标注数据

YOLO是现在很流行的图像标注框架，可以轻松的进行图像检测工作。

但是一般情况下，我们只是选取别人做好的数据集进行训练。这篇文章我们使用自己自制的训练集进行训练。

一、数据集构建
由于最近对焦测试员比较火，我们可以拿这位对焦测试员做我们的数据集。
我们希望yolo能够将对焦测试员的头检测出来。

但其实我们发现只要提取视频中的一部分图片进行标注，进行训练，在视频中就能获得不错的的效果。现在我们利用Python中的opencv对视频提取一部分图片作为数据集。

首先需要安装opencv，cmd中输入

pip install opencv-python
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读取图片，进行逐帧提取

import cv2

video = cv2.VideoCapture('test.mp4') #加载视频


i = 0
while True:
    i = i + 1
    ret,frame = video.read() #逐帧提取图片 ret表示是否成功 frame表示提取的图片

    if i % 20 == 0:   #每20张截取一张图片
        cv2.imwrite("{}.jpg".format(i),frame)
        

    if not ret: #视频完毕停止
        break


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这样我们就完成了初步的数据集

二、图像标注

我们需要用到labelimg工具，在cmd输入

pip install labelimg
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安装完成后，在cmd输入

labelimg
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即可打开labelimg工具，点击Open Dir，打开数据集的文件夹，可以看到我们数据集的图片

左边Save下边的VOC数据集切换成YOLO数据集

点击 Yolo下边的 Create RectBox 进行标注

变成十字后拖动即可，然后将类别名写上head

别忘记，每标记一个要记得保存，查看保存的标注文件应该是txt格式的

像这样图像就标注好了。

三、YOLO训练

本文使用YOLOv5进行训练

GitHub链接 https://github.com/ultralytics/yolov5

首先需要安装依赖，切换到yolov5文件夹，cmd输入

pip install -r requirements.txt
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安装torch、torchvision等环境

然后将数据集文件夹重命名为dataset，复制到yolov5文件夹里。

在yolov5-master\data文件夹内新建一个文本文件，命名为myvoc.yaml。用来绑定配置数据集。

内容为

train: dataset
val: dataset



nc: 1

names: ['head']
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train和val表示训练集和验证集的位置，我们就保存在yolov5的dataset文件夹内
nc表示种类，我们只有1个。names代表种类名，写head

现在返回yolov5文件夹，打开train.py文件夹，调整参数
找到parse_opt函数

def parse_opt(known=False):
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--weights', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='initial weights path')
    parser.add_argument('--cfg', type=str, default='', help='model.yaml path')
    parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/myvoc.yaml', help='dataset.yaml path')
    parser.add_argument('--hyp', type=str, default=ROOT / 'data/hyps/hyp.scratch-low.yaml', help='hyperparameters path')
    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100, help='total training epochs')
    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs, -1 for autobatch')
    parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', type=int, default=640, help='train, val image size (pixels)')
    parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training')
    parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=False, help='resume most recent training')
    parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')
    parser.add_argument('--noval', action='store_true', help='only validate final epoch')
    parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable AutoAnchor')
    parser.add_argument('--noplots', action='store_true', help='save no plot files')
    parser.add_argument('--evolve', type=int, nargs='?', const=300, help='evolve hyperparameters for x generations')
    parser.add_argument('--evolve_population',

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需要调整一下参数 在default里面进行调整
weight 指的是预训练模型，官网下载会很慢，所以已经分享了，放到yolov5目录下即可
data 表示数据集配置文件 调整为data/myvoc.yaml
epochs 表示迭代次数，也就是训练轮数，按需求更改
batch-size 表示每批训练的个数，显卡显存高的可以适当调大
device 表示设备 0表示用显卡 cpu表示用cpu

现在尝试着运行train.py，看是否能够顺利训练

出现这个界面表示已经开始训练

训练结果将保存在runs/train文件夹下

四、图像检测
现在需要检验我们模型是否能够准确预测

打开更根目录下detect.py，修改参数

def parse_opt():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'runs/train/exp13/weights/best.pt', help='model path or triton URL')
    parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'test.mp4', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)')
    parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path')
    parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[640], help='inference size h,w')
    parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold')
    parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold')
    parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image')
    parser.add_argument('--device', default='0', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='show results')
    parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
    parser.add_argument('--save-csv', action='store_true', help='save results in CSV format')
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同样找到parse_opt函数
weights更改成训练好的模型路径，路径在runs/train里面，选择最新的exp，可以看到训练过程，模型保存在weights里面，我们选择best.pt即可 例如 runs/train/exp13/weights/best.pt
source表示需要检测的图像或者视频，我们把视频放到根目录，更改参数即可
conf-thres表示置信区间，低于置信区间方框不会显示
iou-thres表示非极大值抑制，主要解决方框重叠问题
device 0表示显卡 cpu表示cpu

运行detect.py即可开始预测

预测结果会存放到runs/detect文件夹下

我们可以看看成果

项目已经分享到百度网盘
https://pan.baidu.com/s/1mqJw2jLeD5lvXOOvLKL9Uw?pwd=8f6v