Yolov5 環境配置完成后配置練習文件以及練習數據注意事項

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參考https://blog.csdn.net/qq_36756866/article/details/109111065

1）準備自己的數據集

1. 在yolov5目錄下創建 yolo_1文件夾（名字可以自定義），目錄結構如下，將之前labelImg標注好的xml文件和圖片放到對應目錄下 yolo_1

…images # 存放圖片

…Annotations # 存放圖片對應的xml文件

…ImageSets/Main #之后會在Main文件夾內自動生成train.txt，val.txt，test.txt和trainval.txt四個文件，存放訓練集、驗證集、測試集圖片的名字（無后綴.jpg）

示例如下：

如果生成的是xml文件是以下的步驟（txt生成的在下面

開始{

yolo_1文件夾下內容如下：

Annotations文件夾下面為xml文件（標注工具采用labelImage），內容如下：

images為VOC數據集格式中的JPEGImages，內容如下：

腳本內容在

腳本功能：ImageSets文件夾下面有個Main子文件夾，其下面存放訓練集、驗證集、測試集的劃分，通過腳本生成，可以創建randomfile_xmlstep1一個文件

運行代碼后，在Main文件夾下生成下面四個txt文檔：

2.接下來準備labels，把數據集格式轉換成yolo_txt格式，即將每個xml標注提取bbox信息為txt格式（這種數據集格式成為yolo_txt格式），每個圖像對應一個txt文件，文件每一行為一個目標的信息，包括class, x_center, y_center, width, height格式。格式如下：

創建labels

創建 腳本，將訓練集、驗證集、測試集生成label標簽（訓練中要用到），同時將數據集路徑導入txt文件中

運行后會生成如下laels文件夾和三個包含數據集的txt文件，其中labels中為不同圖像的標注文件，train.txt等txt文件為劃分后圖像所在位置的絕對路徑，如train.txt就含有所有訓練集圖像的絕對路徑。

運行voc_label.py時報錯“ZeroDivisionError: float division by zero”的原因是：標注文件中存在width為0或者height為0的數據，檢查修改后可解決。

三個txt文件里面的內容如下：

}結束

如果生成的是txt文件是以下的步驟

開始{

運行生成ImageSets內容的腳本

腳本內容在

腳本功能：ImageSets文件夾下面有個Main子文件夾，其下面存放訓練集、驗證集、測試集的劃分，通過腳本生成，可以創建randomfile_xmlstep1一個文件

運行代碼后，在Main文件夾下生成下面四個txt文檔：

2.接下來準備labels，把數據集格式轉換成yolo_txt格式，即將每個xml標注提取bbox信息為txt格式（這種數據集格式成為yolo_txt格式），每個圖像對應一個txt文件，文件每一行為一個目標的信息，包括class, x_center, y_center, width, height格式。格式如下：

創建labels

創建 腳本，將訓練集、驗證集、測試集生成label標簽（訓練中要用到），同時將數據集路徑導入txt文件中

運行后會生成如下labels文件夾和三個包含數據集的txt文件，其中labels中為不同圖像的標注文件，train.txt等txt文件為劃分后圖像所在位置的絕對路徑，如train.txt就含有所有訓練集圖像的絕對路徑。

運行voc_label.py時報錯“ZeroDivisionError: float division by zero”的原因是：標注文件中存在width為0或者height為0的數據，檢查修改后可解決。

三個txt文件里面的內容如下：

}結束 調用腳本的時候需要更改其中的相關路徑

3配置文件

1）數據集的配置

在yolov5目錄下的data文件夾下新建一個ab.yaml文件（可以自定義命名），用來存放訓練集和驗證集的劃分文件（train.txt和val.txt），這兩個文件是通過運行voc_label.py代碼生成的，然后是目標的類別數目和具體類別列表

疑問：ab.yaml文件中train和val通過train.txt和val.txt指定，我在訓練時報錯會提示datasets文件找不到 說明路徑設置的不對 腳本生成的文本路徑也會影響

2）模型訓練

源碼中在yolov5目錄下的weights文件夾下提供了下載四種預訓練模型的腳本----download_weights.sh

2.訓練

在train.py進行以下幾個修改：

以上參數解釋如下：

epochs：指的就是訓練過程中整個數據集將被迭代多少次,顯卡不行你就調小點。

batch-size：一次看完多少張圖片才進行權重更新，梯度下降的mini-batch,顯卡不行你就調小點。

cfg：存儲模型結構的配置文件

data：存儲訓練、測試數據的文件

img-size：輸入圖片寬高,顯卡不行你就調小點。

rect：進行矩形訓練

resume：恢復最近保存的模型開始訓練

nosave：僅保存最終checkpoint

notest：僅測試最后的epoch

evolve：進化超參數

bucket：gsutil bucket

cache-images：緩存圖像以加快訓練速度

weights：權重文件路徑

name： 重命名results.txt to results_name.txt

device：cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu

adam：使用adam優化

multi-scale：多尺度訓練，img-size +/- 50%

single-cls：單類別的訓練集

之后運行訓練命令如下：

python train_1.py --img 640 --batch 8 --epochs 300 --data data/ab.yaml --weights yolov5x.pt

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文章名稱：我參加NVIDIASkyHackathon---Yolov5環境配置-創新互聯
文章位置：http://www.yijiale78.com/article14/pcide.html

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