YOLOv5+Deepsort训练自己的数据集实现多目标跟踪

引言

本文利用yolov5-6.1版本完成目标检测模块，利用deepsort跟踪算法实现目标跟踪模块，将二者集成，在自己的数据集上形成一套行之有效的目标检测+跟踪模型。

yolov5-6.1版本代码下载地址：yolov5 deepsort- CSDN搜索 (github.com)https://github.com/ultralytics/yolov5deepsort代码下载地址：https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_Pytorchhttps://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_Pytorch注意：root下的models和utils是使用的yolov5的v6.1版本的代码，如使用其它版本可以用相应版本的models和utils代码替换。

 1 代码整体框架

其中分为yolov5-6.1模块，deepsort模块。

2 目标检测模块

2.1 环境依赖

YOLOv5的代码是开源的，因此我们可以从github上克隆其源码。该项目利用yolov5-6.1版本来作为讲解。下载yolov5-6.1代码，其目录结构如下：

data：主要是存放一些超参数的配置文件，是用来配置训练集和测试集还有验证集的路径的。如果是训练自己的数据集的话，那么就需要修改其中的yaml文件。

models：里面主要是一些网络构建的配置文件和函数。如果训练自己的数据集的话，就需要修改这里面相对应的yaml文件来训练自己模型。

 utils：存放的是工具类的函数，里面有loss函数，metrics函数，plots函数等。

weights：放置训练好的权重参数。

detect.py：利用训练好的权重参数进行目标检测。

 train.py：训练自己的数据集的函数。

 test.py：测试训练的结果的函数。

requirements.txt：yolov5-6.1的环境依赖包。利用以下命令完成环境依赖安装。

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.2 数据集准备

       这里需要将VOC（xml）格式的数据集转换成yolo所需的txt格式，需要对xml格式的标签文件转换为txt文件。将标注好的数据集按照以下形式存放。

 运行代码：

import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
from os import listdir, getcwd
from os.path import join
import random
from shutil import copyfile
 
classes = ["hat", "person"]
#classes=["ball"]
 
TRAIN_RATIO = 80
 
def clear_hidden_files(path):
    dir_list = os.listdir(path)
    for i in dir_list:
        abspath = os.path.join(os.path.abspath(path), i)
        if os.path.isfile(abspath):
            if i.startswith("._"):
                os.remove(abspath)
        else:
            clear_hidden_files(abspath)
 
def convert(size, box):
    dw = 1./size[0]
    dh = 1./size[1]
    x = (box[0] + box[1])/2.0
    y = (box[2] + box[3])/2.0
    w = box[1] - box[0]
    h = box[3] - box[2]
    x = x*dw
    w = w*dw
    y = y*dh
    h = h*dh
    return (x,y,w,h)
 
def convert_annotation(image_id):
    in_file = open('VOCdevkit/VOC2007/Annotations/%s.xml' %image_id)
    out_file = open('VOCdevkit/VOC2007/YOLOLabels/%s.txt' %image_id, 'w')
    tree=ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
    size = root.find('size')
    w = int(size.find('width').text)
    h = int(size.find('height').text)
 
    for obj in root.iter('object'):
        difficult = obj.find('difficult').text
        cls = obj.find('name').text
        if cls not in classes or int(difficult) == 1:
            continue
        cls_id = classes.index(cls)
        xmlbox = obj.find('bndbox')
        b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text))
        bb = convert((w,h), b)
        out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')
    in_file.close()
    out_file.close()
 
wd = os.getcwd()
wd = os.getcwd()
data_base_dir = os.path.join(wd, "VOCdevkit/")
if not os.path.isdir(data_base_dir):
    os.mkdir(data_base_dir)
work_sapce_dir = os.path.join(data_base_dir, "VOC2007/")
if not os.path.isdir(work_sapce_dir):
    os.mkdir(work_sapce_dir)
annotation_dir = os.path.join(work_sapce_dir, "Annotations/")
if not os.path.isdir(annotation_dir):
        os.mkdir(annotation_dir)
clear_hidden_files(annotation_dir)
image_dir = os.path.join(work_sapce_dir, "JPEGImages/")
if not os.path.isdir(image_dir):
        os.mkdir(image_dir)
clear_hidden_files(image_dir)
yolo_labels_dir = os.path.join(work_sapce_dir, "YOLOLabels/")
if not os.path.isdir(yolo_labels_dir):
        os.mkdir(yolo_labels_dir)
clear_hidden_files(yolo_labels_dir)
yolov5_images_dir = os.path.join(data_base_dir, "images/")
if not os.path.isdir(yolov5_images_dir):
        os.mkdir(yolov5_images_dir)
clear_hidden_files(yolov5_images_dir)
yolov5_labels_dir = os.path.join(data_base_dir, "labels/")
if not os.path.isdir(yolov5_labels_dir):
        os.mkdir(yolov5_labels_dir)
clear_hidden_files(yolov5_labels_dir)
yolov5_images_train_dir = os.path.join(yolov5_images_dir, "train/")
if not os.path.isdir(yolov5_images_train_dir):
        os.mkdir(yolov5_images_train_dir)
clear_hidden_files(yolov5_images_train_dir)
yolov5_images_test_dir = os.path.join(yolov5_images_dir, "val/")
if not os.path.isdir(yolov5_images_test_dir):
        os.mkdir(yolov5_images_test_dir)
clear_hidden_files(yolov5_images_test_dir)
yolov5_labels_train_dir = os.path.join(yolov5_labels_dir, "train/")
if not os.path.isdir(yolov5_labels_train_dir):
        os.mkdir(yolov5_labels_train_dir)
clear_hidden_files(yolov5_labels_train_dir)
yolov5_labels_test_dir = os.path.join(yolov5_labels_dir, "val/")
if not os.path.isdir(yolov5_labels_test_dir):
        os.mkdir(yolov5_labels_test_dir)
clear_hidden_files(yolov5_labels_test_dir)
 
train_file = open(os.path.join(wd, "yolov5_train.txt"), 'w')
test_file = open(os.path.join(wd, "yolov5_val.txt"), 'w')
train_file.close()
test_file.close()
train_file = open(os.path.join(wd, "yolov5_train.txt"), 'a')
test_file = open(os.path.join(wd, "yolov5_val.txt"), 'a')
list_imgs = os.listdir(image_dir) # list image files
prob = random.randint(1, 100)
print("Probability: %d" % prob)
for i in range(0,len(list_imgs)):
    path = os.path.join(image_dir,list_imgs[i])
    if os.path.isfile(path):
        image_path = image_dir + list_imgs[i]
        voc_path = list_imgs[i]
        (nameWithoutExtention, extention) = os.path.splitext(os.path.basename(image_path))
        (voc_nameWithoutExtention, voc_extention) = os.path.splitext(os.path.basename(voc_path))
        annotation_name = nameWithoutExtention + '.xml'
        annotation_path = os.path.join(annotation_dir, annotation_name)
        label_name = nameWithoutExtention + '.txt'
        label_path = os.path.join(yolo_labels_dir, label_name)
    prob = random.randint(1, 100)
    print("Probability: %d" % prob)
    if(prob < TRAIN_RATIO): # train dataset
        if os.path.exists(annotation_path):
            train_file.write(image_path + '\n')
            convert_annotation(nameWithoutExtention) # convert label
            copyfile(image_path, yolov5_images_train_dir + voc_path)
            copyfile(label_path, yolov5_labels_train_dir + label_name)
    else: # test dataset
        if os.path.exists(annotation_path):
            test_file.write(image_path + '\n')
            convert_annotation(nameWithoutExtention) # convert label
            copyfile(image_path, yolov5_images_test_dir + voc_path)
            copyfile(label_path, yolov5_labels_test_dir + label_name)
train_file.close()
test_file.close()

       在VOCdevkit目录下生成images和labels文件夹，文件夹下分别生成了train文件夹和val文件夹，里面分别保存着训练集的照片和txt格式的标签，还有验证集的照片和txt格式的标签。images文件夹和labels文件夹就是训练yolov5模型所需的训练集和验证集。

2.3 预训练权重

 为了缩短训练时间，可以从下面网址中获取预训练权重。https://www.wpsshop.cn/w/知新_RL/article/detail/732775