YOLOV7训练自己数据集（最新超详细版）_yolov7训练corrupt jpeg data: premature end of data s

1.下载源码

mirrors / WongKinYiu / yolov7 · GitCode

2.项目分布如下图所示

 

3.准备自己的数据集

在主目录下新建mydata目录，目录分布如下图所示

（1）images目录结构如下所示，三个文件夹中分别存放图像

（2） labls文件夹中目录结构如下，三个文件夹中分别存放标签，格式为txt格式

 注：转换脚本自行查找，网上很多，如果找不到，私信我发

（3）xml文件夹下存入放所有的xml文件

（4）test.txt |  train.txt |  val.txt文件中存放文件路径，格式如下

 图  train.txt

 图  val.txt

test的话也是一样

4.修改参数

（1）在主目录中新建mydata.yaml文件，路径按照我的修改就行，nc换成自己的类别数，names中的abc代表种类名字

train: ./mydata/train.txt  
val: ./mydata/val.txt  
test: ./mydata/test.txt  
 
# number of classes
nc: 3
 
# class names
names: ['a', 'b', 'c']

（2）YOLOV7\cfg\deploy\文件下的yolov7.yaml粘贴到主目录下，修改参数nc=自己的类别数即可

（3）主目录下新建weights文件夹，存放预训练权重yolov7.pt，点击链接下载权重

https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7.pt

注：预训练权重可以自己选择，此处我选择的是最小的一个

5.修改train.py

parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--weights', type=str, default='./weights/yolov7.pt', help='initial weights path')
    parser.add_argument('--cfg', type=str, default='yolov7.yaml', help='model.yaml path')
    parser.add_argument('--data', type=str, default='mydata.yaml', help='data.yaml path')
    parser.add_argument('--hyp', type=str, default='data/hyp.scratch.p5.yaml', help='hyperparameters path')
    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300)
    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs')
    parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[640, 640], help='[train, test] image sizes')
    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('--notest', action='store_true', help='only test final epoch')
    parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable autoanchor check')
    parser.add_argument('--evolve', action='store_true', help='evolve hyperparameters')
    parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket')
    parser.add_argument('--cache-images', action='store_true', help='cache images for faster training')
    parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training')
    parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%')
    parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class')
    parser.add_argument('--adam', action='store_true', help='use torch.optim.Adam() optimizer')
    parser.add_argument('--sync-bn', action='store_true', help='use SyncBatchNorm, only available in DDP mode')
    parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='DDP parameter, do not modify')
    parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='maximum number of dataloader workers')
    parser.add_argument('--project', default='runs/train', help='save to project/name')
    parser.add_argument('--entity', default=None, help='W&B entity')
    parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name')
    parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
    parser.add_argument('--quad', action='store_true', help='quad dataloader')
    parser.add_argument('--linear-lr', action='store_true', help='linear LR')
    parser.add_argument('--label-smoothing', type=float, default=0.0, help='Label smoothing epsilon')
    parser.add_argument('--upload_dataset', action='store_true', help='Upload dataset as W&B artifact table')
    parser.add_argument('--bbox_interval', type=int, default=-1, help='Set bounding-box image logging interval for W&B')
    parser.add_argument('--save_period', type=int, default=-1, help='Log model after every "save_period" epoch')
    parser.add_argument('--artifact_alias', type=str, default="latest", help='version of dataset artifact to be used')
    parser.add_argument('--freeze', nargs='+', type=int, default=[0], help='Freeze layers: backbone of yolov7=50, first3=0 1 2')
    parser.add_argument('--v5-metric', action='store_true', help='assume maximum recall as 1.0 in AP calculation')
    opt = parser.parse_args()

直接可以复制这些代码，无需操作

6.环境搭建

因为我的训练是在云服务器ubuntu上进行，因此进入主目录，直接

pip install -r requirements.txt

此外，有时候会碰到错误

ImportError: libgthread-2.0.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory

这是因为linux系统缺少这个库依赖文件，所以按照下述方法安装即可

sudo apt-get install libglib2.0-dev

7.训练

因为修改了大量文件，所以无需指定命令行参数

python train.py

 8.测试模型性能

其实第7步已经是可以结束的了，如果用于训练，这一步仅提供给需要科研的伙伴

将训练结果，即runs/train/exp/weights/best.pt复制到主目录文件夹下，使用linux命令

cp -r runs/train/exp/weights/best.pt -r ./

修改test.py以下行

    parser = argparse.ArgumentParser(prog='test.py')
    parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='best.pt', help='model.pt path(s)')
    parser.add_argument('--data', type=str, default='mydata.yaml', help='*.data path')
    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=1, help='size of each image batch')
    parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)')
    parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.001, help='object confidence threshold')
    parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.65, help='IOU threshold for NMS')
    parser.add_argument('--task', default='val', help='train, val, test, speed or study')
    parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='treat as single-class dataset')
    parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference')
    parser.add_argument('--verbose', action='store_true', help='report mAP by class')
    parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
    parser.add_argument('--save-hybrid', action='store_true', help='save label+prediction hybrid results to *.txt')
    parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')
    parser.add_argument('--save-json', action='store_true', help='save a cocoapi-compatible JSON results file')
    parser.add_argument('--project', default='runs/test', help='save to project/name')
    parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name')
    parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
    parser.add_argument('--no-trace', action='store_true', help='don`t trace model')
    parser.add_argument('--v5-metric', action='store_true', help='assume maximum recall as 1.0 in AP calculation')
    opt = parser.parse_args()
    opt.save_json |= opt.data.endswith('coco.yaml')
    opt.data = check_file(opt.data)  # check file

得到模型效果如图，此处打码，牵扯到我的实验数据

 9.推理测试

 parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='best.pt', help='model.pt path(s)')
parser.add_argument('--source', type=str, default='inference/img.jpg', help='source') 

只需修改这行即可，要测试的图像放在inference/下，命名为img.jpg即可

如果是批量测试，则直接写成

parser.add_argument('--source', type=str, default='inference/', help='source')