在自定义的数据集上训练YOLOv5详细教程分享-轻识

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来源 | 深度学习与计算机视觉

编辑 | 磐怼怼

YOLO系列的目标检测模型随着YOLOv5的引入变得越来越强大了。在这篇文章中，我们将介绍如何训练YOLOv5为你识别自己定制的对象。

本文我们使用公共血细胞检测数据集，你可以自己导出，也可以在自己自定义数据上使用本教程。

公共血细胞检测数据集：https://public.roboflow.ai/object-detection/bccd

为了训练检测器，我们采取以下步骤：

安装YOLOv5依赖项
下载自定义YOLOv5对象检测数据
定义YOLOv5模型配置和架构
训练一个定制的YOLOv5检测器
评估YOLOv5性能
可视化YOLOv5训练数据
对测试图像使用YOLOv5进行推断
导出并保存YOLOv5权重以供将来使用

YOLOv5的新技术点

就在两个月前，我们对googlebrain引入EfficientDet感到非常兴奋，并写了一些关于EfficientDet的博客文章。我们认为这个模型可能会超越YOLO家族在实时目标探测领域的突出地位，但事实证明我们错了。

三周内，YOLOv4在Darknet框架下发布，我们还写了很多关于YOLOv4技术解析的文章。

在写这些文章的几个小时之前，YOLOv5发布了，我们发现它非常清晰明了。

YOLOv5是在Ultralytics-Pythorch框架中编写的，使用起来非常直观，推理速度非常快。事实上，我们和许多人经常将YOLOv3和YOLOv4 Darknet权重转换为Ultralytics PyTorch权重，以便使用更轻的库来更快地进行推理。

YOLOv5比YOLOv4表现更好吗？我们很快会向你介绍，在此之前你需要已经对YOLOv5和YOLOv4有了初步的了解。

YOLOv5与EfficientDet的性能对比

YOLOv4显然没有在YOLOv5存储库中进行评估，也就是说，YOLOv5更易于使用，而且它在我们最初运行的定制数据上表现非常出色。

我们建议你在 YOLOv5 Colab Notebook 中同时进行接下来的操作。

https://colab.research.google.com/drive/1gDZ2xcTOgR39tGGs-EZ6i3RTs16wmzZQ

安装YOLOv5环境

首先我们克隆YOLOv5存储库并安装依赖项，这会设置我们的编程环境，准备好运行对象检测训练和推理命令。

!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # clone repo!pip install -U -r yolov5/requirements.txt  # install dependencies
%cd /content/yolov5

然后，我们可以看看谷歌Colab免费提供给我们的训练环境。

import torchfrom IPython.display import Image  # for displaying imagesfrom utils.google_utils import gdrive_download  # for downloading models/datasets
print('torch %s %s' % (torch.__version__, torch.cuda.get_device_properties(0) if torch.cuda.is_available() else 'CPU'))

你会从谷歌Colab收到一个 Tesla P100 GPU。以下是我收到的：

torch 1.5.0+cu101 _CudaDeviceProperties(name='Tesla P100-PCIE-16GB', major=6, minor=0, total_memory=16280MB, multi_processor_count=56)

GPU可以让我们加快训练时间，Colab预装了torch和cuda。如果你尝试在本地使用本教程，可能需要执行其他步骤来设置YOLOv5。

下载自定义YOLOv5对象检测数据

在本教程中，我们将从Roboflow下载YOLOv5格式的自定义对象检测数据。在本教程中，我们使用公共血细胞检测数据集训练YOLOv5检测血流中的细胞，你可以使用公共血细胞数据集或上传你自己的数据集。

Roboflow：https://roboflow.ai/
公共血细胞数据集：https://public.roboflow.ai/object-detection/bccd

关于标记工具的说明

如果你有未标记的图像，则首先需要标记它们。对于免费的开源标签工具，我们推荐你阅读 LabelImg入门 或 CVAT注释工具入门 的教程指南。尝试标记约50幅图像再继续本教程，因为在以后提高模型的性能的过程中，你将需要添加更多标签。

https://blog.roboflow.ai/getting-started-with-labelimg-for-labeling-object-detection-data/
https://blog.roboflow.ai/getting-started-with-cvat/

一旦你标记了数据，要将数据移动到Roboflow中，请创建一个免费帐户，然后你可以以任何格式拖动数据集：（VOC XML、COCO JSON、TensorFlow对象检测CSV等）。

上传后，你可以选择预处理和增强步骤：

为BCCD示例数据集选择设置

然后，单击 Generate 和 Download，你将可以选择YOLOv5 Pythorch格式了。

选择“YOLO v5 Pythorch”

当出现提示时，一定要选择“Show Code Snippet”，这将输出一个下载curl脚本，这样你就可以轻松地将数据以正确的格式移植到Colab中。

curl -L "https://public.roboflow.ai/ds/YOUR-LINK-HERE" > roboflow.zip; unzip roboflow.zip; rm roboflow.zip

正在Colab中下载…

下载YOLOv5格式的自定义对象数据集

导出将会创建一个名为data.yaml的YOLOv5.yaml文件，指定YOLOv5 images文件夹、YOLOv5 labels文件夹的位置以及自定义类的信息。

定义YOLOv5模型配置和架构

接下来，我们为我们的定制对象检测器编写一个模型配置文件。在本教程中，我们选择了最小、最快的YOLOv5基本模型，你也可以从其他YOLOv5模型中选择，包括：

YOLOv5s
YOLOv5m
YOLOv5l
YOLOv5x

你也可以在此步骤中编辑网络结构，但一般不需要这样做。以下是YOLOv5模型配置文件，我们将其命名为custom_yolov5s.yaml：

nc: 3depth_multiple: 0.33width_multiple: 0.50
anchors:  - [10,13, 16,30, 33,23]   - [30,61, 62,45, 59,119]  - [116,90, 156,198, 373,326]
backbone:  [[-1, 1, Focus, [64, 3]],   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],   [-1, 3, Bottleneck, [128]],   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],   [-1, 9, BottleneckCSP, [256]],   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],    [-1, 9, BottleneckCSP, [512]],   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],   [-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],   [-1, 6, BottleneckCSP, [1024]],  ]
head:  [[-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],   [-1, 1, nn.Conv2d, [na * (nc + 5), 1, 1, 0]],   [-2, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]],   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],   [-1, 1, nn.Conv2d, [na * (nc + 5), 1, 1, 0]],   [-2, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]],   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],   [-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]],   [-1, 1, nn.Conv2d, [na * (nc + 5), 1, 1, 0]],
   [[], 1, Detect, [nc, anchors]],  ]

训练定制YOLOv5探测器

我们的data.yaml和custom_yolov5s.yaml文件已经准备好了，我们库开始训练了！

为了开始训练，我们使用以下选项运行训练命令：

img：定义输入图像大小
batch：确定batch大小
epochs：定义epochs。（注：通常，3000+很常见！）
data：设置yaml文件的路径
cfg：指定我们的模型配置
weights：指定权重的自定义路径。（注意：你可以从Ultralytics Google Drive文件夹下载权重）
name：结果名称
nosave：只保存最后的检查点
cache：缓存图像以加快训练速度

运行训练命令：

训练定制的YOLOv5探测器。它训练得很快！

在训练期间，你可以看 mAP@0.5 来了解你的探测器是如何运行的，请参阅这篇文章。

https://blog.roboflow.ai/what-is-mean-average-precision-object-detection/

评估定制YOLOv5检测器的性能

现在我们已经完成了训练，我们可以通过查看验证指标来评估训练过程的执行情况。训练脚本将删除tensorboard日志，我们将其可视化：

在我们的自定义数据集上可视化tensorboard结果

如果你因为一些原因不能把张量可视化，可以用utils.plot_result来绘制并保存为result.png。

你需要在验证评估分数达到其最高点处获取训练好的模型权重。

可视化YOLOv5训练数据

在训练过程中，我们可以可视化真实训练数据和增强后的训练数据。

我们的真实训练数据

我们的训练数据采用自动YOLOv5增强

对测试图像运行YOLOv5推断

现在我们利用我们训练好的模型，对测试图像进行推理。训练完成后，模型权重将保存到 weights/。

推理过程，我们调用这些权重和一个指定模型置信度的conf（要求的置信度越高，预测越少）、以及一个推理源。源可以接受一个包含图像、单个图像、视频文件以及设备的网络摄像头端口的目录。对于源代码，我将test/*jpg移到test-infer/。

!python detect.py --weights weights/last_yolov5s_custom.pt --img 416 --conf 0.4 --source ../test_infer

推理时间非常快，在我们的 Tesla P100 上，YOLOv5s 达到了每秒142帧！！

以142 FPS（0.007s/图像）的速度推断YOLOv5s

最后，我们在测试图像上可视化我们的检测器推断结果。

测试图像的YOLOv5推理

导出并保存YOLOv5权重以供将来推断

既然我们定制的YOLOv5物体检测器已经通过验证，我们需要从Colab中取出权重，用于实时计算机视觉任务，为此我们导入一个Google驱动器模块并将其发送出去。

from google.colab import drivedrive.mount('/content/gdrive')
%cp /content/yolov5/weights/last_yolov5s_custom.pt /content/gdrive/My\ Drive

结论

我们希望你可以训练属于你自己的定制YOLOv5检测器！

使用 YOLOv5 非常方便，而且训练迅速，推理迅速，表现出色。让我们把它弄出来！

参考链接：https://blog.roboflow.ai/how-to-train-yolov5-on-a-custom-dataset/

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