使用Bubbliiiing版本的yolov7训练自定义VOC格式的数据集_yolov7bu'b

作者：知新_RL | 2024-07-13 07:20:06

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yolov7bu'b

1.下载yolov7源码

1.下载yolov7源码

去github上打包下载，下载地址：

bubbliiiing/yolov7-pytorch: 这是一个yolov7的库，可以用于训练自己的数据集。 (github.com)

如果github打不开可以去这里下载：项目目录预览 - yolov7-pytorch - GitCode

也可以使用git clone命令克隆项目。

git clone https://github.com/bubbliiiing/yolov7-pytorch

2.下载权重文件

在readme文件里找到百度网盘下载地址下载：

下载好之后直接放在yolov7源码的model_data文件夹里就行了：

3.制作yolo数据集

首先将自己的图片文件放到JPEGImages文件夹中，将xml文件放到Annotations文件夹中，

然后在model_data目录下创建一个txt文件（我把它命名为cla_classes.txt）以存放类别标签名

接着使用脚本voc_annotation.py（在根目录）进行数据集的划分以及格式的转换，

我们需要修改classes_path来找到我们上一把制作的txt文件：

然后运行脚本，会生成如下几个文件：

VOCdevkit/VOC2007/ImageSets里面的4个txt文件存放的是图片的文件名：

2007_train.txt、2007_val.txt存放的是图片路径以及对应的标注信息：

脚本voc_annotation.py代码如下：


import os
import random
import xml.etree.ElementTree as ET
 
import numpy as np
 
from utils.utils import get_classes
 
#--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
#   annotation_mode用于指定该文件运行时计算的内容
#   annotation_mode为0代表整个标签处理过程，包括获得VOCdevkit/VOC2007/ImageSets里面的txt以及训练用的2007_train.txt、2007_val.txt
#   annotation_mode为1代表获得VOCdevkit/VOC2007/ImageSets里面的txt
#   annotation_mode为2代表获得训练用的2007_train.txt、2007_val.txt
#--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
annotation_mode     = 0
#-------------------------------------------------------------------#
#   必须要修改，用于生成2007_train.txt、2007_val.txt的目标信息
#   与训练和预测所用的classes_path一致即可
#   如果生成的2007_train.txt里面没有目标信息
#   那么就是因为classes没有设定正确
#   仅在annotation_mode为0和2的时候有效
#-------------------------------------------------------------------#
classes_path        = 'model_data/cls_classes.txt'
#--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
#   trainval_percent用于指定(训练集+验证集)与测试集的比例，默认情况下 (训练集+验证集):测试集 = 9:1
#   train_percent用于指定(训练集+验证集)中训练集与验证集的比例，默认情况下 训练集:验证集 = 9:1
#   仅在annotation_mode为0和1的时候有效
#--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------#
trainval_percent    = 0.9
train_percent       = 0.9
#-------------------------------------------------------#
#   指向VOC数据集所在的文件夹
#   默认指向根目录下的VOC数据集
#-------------------------------------------------------#
VOCdevkit_path  = 'VOCdevkit'
 
VOCdevkit_sets  = [('2007', 'train'), ('2007', 'val')]
classes, _      = get_classes(classes_path)
 
#-------------------------------------------------------#
#   统计目标数量
#-------------------------------------------------------#
photo_nums  = np.zeros(len(VOCdevkit_sets))
nums        = np.zeros(len(classes))
def convert_annotation(year, image_id, list_file):
    in_file = open(os.path.join(VOCdevkit_path, 'VOC%s/Annotations/%s.xml'%(year, image_id)), encoding='utf-8')
    tree=ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
 
    for obj in root.iter('object'):
        difficult = 0 
        if obj.find('difficult')!=None:
            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 = (int(float(xmlbox.find('xmin').text)), int(float(xmlbox.find('ymin').text)), int(float(xmlbox.find('xmax').text)), int(float(xmlbox.find('ymax').text)))
        list_file.write(" " + ",".join([str(a) for a in b]) + ',' + str(cls_id))
        
        nums[classes.index(cls)] = nums[classes.index(cls)] + 1
        
if __name__ == "__main__":
    random.seed(0)
    if " " in os.path.abspath(VOCdevkit_path):
        raise ValueError("数据集存放的文件夹路径与图片名称中不可以存在空格，否则会影响正常的模型训练，请注意修改。")
 
    if annotation_mode == 0 or annotation_mode == 1:
        print("Generate txt in ImageSets.")
        xmlfilepath     = os.path.join(VOCdevkit_path, 'VOC2007/Annotations')
        saveBasePath    = os.path.join(VOCdevkit_path, 'VOC2007/ImageSets/Main')
        temp_xml        = os.listdir(xmlfilepath)
        total_xml       = []
        for xml in temp_xml:
            if xml.endswith(".xml"):
                total_xml.append(xml)
 
        num     = len(total_xml)  
        list    = range(num)  
        tv      = int(num*trainval_percent)  
        tr      = int(tv*train_percent)  
        trainval= random.sample(list,tv)  
        train   = random.sample(trainval,tr)  
        
        print("train and val size",tv)
        print("train size",tr)
        ftrainval   = open(os.path.join(saveBasePath,'trainval.txt'), 'w')  
        ftest       = open(os.path.join(saveBasePath,'test.txt'), 'w')  
        ftrain      = open(os.path.join(saveBasePath,'train.txt'), 'w')  
        fval        = open(os.path.join(saveBasePath,'val.txt'), 'w')  
        
        for i in list:  
            name=total_xml[i][:-4]+'\n'  
            if i in trainval:  
                ftrainval.write(name)  
                if i in train:  
                    ftrain.write(name)  
                else:  
                    fval.write(name)  
            else:  
                ftest.write(name)  
        
        ftrainval.close()  
        ftrain.close()  
        fval.close()  
        ftest.close()
        print("Generate txt in ImageSets done.")
 
    if annotation_mode == 0 or annotation_mode == 2:
        print("Generate 2007_train.txt and 2007_val.txt for train.")
        type_index = 0
        for year, image_set in VOCdevkit_sets:
            image_ids = open(os.path.join(VOCdevkit_path, 'VOC%s/ImageSets/Main/%s.txt'%(year, image_set)), encoding='utf-8').read().strip().split()
            list_file = open('%s_%s.txt'%(year, image_set), 'w', encoding='utf-8')
            for image_id in image_ids:
                list_file.write('%s/VOC%s/JPEGImages/%s.jpg'%(os.path.abspath(VOCdevkit_path), year, image_id))
 
                convert_annotation(year, image_id, list_file)
                list_file.write('\n')
            photo_nums[type_index] = len(image_ids)
            type_index += 1
            list_file.close()
        print("Generate 2007_train.txt and 2007_val.txt for train done.")
        
        def printTable(List1, List2):
            for i in range(len(List1[0])):
                print("|", end=' ')
                for j in range(len(List1)):
                    print(List1[j][i].rjust(int(List2[j])), end=' ')
                    print("|", end=' ')
                print()
 
        str_nums = [str(int(x)) for x in nums]
        tableData = [
            classes, str_nums
        ]
        colWidths = [0]*len(tableData)
        len1 = 0
        for i in range(len(tableData)):
            for j in range(len(tableData[i])):
                if len(tableData[i][j]) > colWidths[i]:
                    colWidths[i] = len(tableData[i][j])
        printTable(tableData, colWidths)
 
        if photo_nums[0] <= 500:
            print("训练集数量小于500，属于较小的数据量，请注意设置较大的训练世代（Epoch）以满足足够的梯度下降次数（Step）。")
 
        if np.sum(nums) == 0:
            print("在数据集中并未获得任何目标，请注意修改classes_path对应自己的数据集，并且保证标签名字正确，否则训练将会没有任何效果！")
            print("在数据集中并未获得任何目标，请注意修改classes_path对应自己的数据集，并且保证标签名字正确，否则训练将会没有任何效果！")
            print("在数据集中并未获得任何目标，请注意修改classes_path对应自己的数据集，并且保证标签名字正确，否则训练将会没有任何效果！")
            print("（重要的事情说三遍）。")

这里有一点需要说明，就是脚本voc_annotation.py里的annotation_mode参数，如果你没有上图的文件，即VOCdevkit/VOC2007/ImageSets里面的4个txt文件以及2007_train.txt、2007_val.txt，那么就使annotation_mode=0；如果只有2007_train.txt、2007_val.txt，那么就使annotation_mode=1；如果只有VOCdevkit/VOC2007/ImageSets里面的4个txt文件，那么就使annotation_mode=2。