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数据集和代码的准备yolov5源码下载数据集的下载制作个人数据集数据集标注json 转 txt
训练阶段模型训练可视化
测试阶段
数据集和代码的准备
yolov5源码下载
yolov5官方下载地址 数据集的下载直接下载别人制作好的数据集 Mask Wearing Dataset 下载
我们也可以制作自己的数据集进行训练 数据集标注首先要安装 lableme，在当前的虚拟环境下键入pip install labelme 。安装完成后，再次输入labelme，即可进入labelme的图形化界面。 快捷键Clt+R ,创建长方形分别框住所有的检测目标。并填写标签（如此处我填写的是mask,代表戴口罩），选择ok 。然后点击【next image】，对其他的图片进行标注。 标注完成后会生成对应的json文件, 我们需要将其转换为yolov5中需要的txt文件。 转换的脚本如下： import os import json import numpy as np dir_json = 'E:\\project\\yolo\\data\\json\\' # json存储的文件目录 dir_txt = 'E:\\project\\yolo\\data\\labels\\' # txt存储目录 if not os.path.exists(dir_txt): os.makedirs(dir_txt) list_json = os.listdir(dir_json) def json2txt(path_json, path_txt): # 可修改生成格式 with open(path_json, 'r') as path_json: jsonx = json.load(path_json) with open(path_txt, 'w+') as ftxt: for shape in jsonx['shapes']: label = str(shape['label']) + ' ' xy = np.array(shape['points']) strxy = '' for m, n in xy: m = int(m) n = int(n) strxy += str(m) + ' ' + str(n) + ' ' label += strxy ftxt.writelines(label + "\n") for cnt, json_name in enumerate(list_json): print('cnt=%d,name=%s' % (cnt, json_name)) path_json = dir_json + json_name path_txt = dir_txt + json_name.replace('.json', '.txt') json2txt(path_json, path_txt) 训练阶段 模型训练在运行代码之前，需要搭建pytorch的虚拟环境。可以参见教程Windows系统用Anaconda安装pytorch的gpu版本 然后在pycharm 中切换虚拟环境 debug记录 【1】No module named ‘cv2’ 解决方法：pip install opencv-python 【2】RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.56 GiB already allocated; 0 bytes free; 2.57 GiB reserved in total by PyTorch) 解决方法：在参数设置中，将batchsize 调小一点 【3】TypeError: can’t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first. 解决方法：点击进入Traceback 中最后一个蓝色链接（tensor.py文件）将self.numpy修改为self.cpu().numpy() 我们可以使用tensorboard对训练结果进行可视化 首先安装tensorboard pip install tensorboard 然后在pycharm中打开终端 cd yolov5-master, tensorboard --logdir=./runs 添加detect.py的配置文件 --source ./inference/images/ --weights ./weights/best.pt --conf 0.4 |
然后将其放入与yolov5-master同级的目录下。 
打开MaskDataSet ，可以看到其目录结构如下： 
images文件夹下的图片 
lables文件夹下对应的同名txt文件。 
data.yaml ： train 和val 分别制定了训练集和测试集文件夹相对于yolov5-master的路径。nc指定了标签的个数一共两个。names指定了标签的名称分别为mask 和 no-mask
【file】——>【Change Output Dir】, 选择保存标签的新文件夹（labelme生成的标签是json文件的格式，后续需要转化成txt文件才能被yolov5使用） 【file】——>【Save Automatically】自动保存 
打开train.py文件，配置相关参数
在浏览器中查看http://localhost:6006/ 
【本文地址】