YOLOv5-第Y2周：训练自己的数据集

YOLOv5-第Y2周：训练自己的数据集
- 一、前言
- 二、我的环境
- 三、准备数据集
- [四、运行 split_train_val.py 文件](#四、运行 split_train_val.py 文件)
- [五、生成 train.txt、test.txt、val.txt 文件](#五、生成 train.txt、test.txt、val.txt 文件)
- 六、创建ab.yaml文件
- 七、开始使用自己的数据集训练
- 八、总结

YOLOv5-第Y2周：训练自己的数据集

一、前言

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客

🍖 原作者：K同学啊

二、我的环境

电脑系统：Windows 10
语言环境：Python 3.8.5
编译器：colab在线编译
深度学习环境：PyTorch

三、准备数据集

文件夹目录结构：

🍦主目录:

paper_ data (创建个文件夹,将数据放到这里)

Annotations (放置我们的.xm文件)

images (放置图片文件)

ImageSets:

Main (会在该文件夹内自动生成train.txt、 val.txt、 test.txt和trainval.txt四个文件,

存放训练集、验证集、测试集图片的名字)

四、运行 split_train_val.py 文件

ImageSets文件夹下面有个Main子文件夹，其下面存放了 train.txt、val.txt、test.txt和 trainval.txt四个文件，它们是通过split_train_val.py文件来生成的。

py 复制代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Jul 14 19:08:01 2023

@author: admin
"""

import os
import random
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()

#xml文件的地址，根据自己的数据进行修改，xml一班存放在Annotation下
parser.add_argument('--xml_path', default = 'C:\YOLOv5\yolov5-master\paper_data\Annotations', type = str, help = 'input xml label path')

#数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Main
parser.add_argument('--txt_path', default = 'C:\YOLOv5\yolov5-master\paper_data\ImageSets/Main', type = str, help = 'output txt label path')

opt = parser.parse_args()

trainval_percent = 0.9
train_percent = 8 / 9
xmlfilepath = opt.xml_path
txtsavepath = opt.txt_path
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
if not os.path.exists(txtsavepath):
    os.makedirs(txtsavepath)
    
num = len(total_xml)
list_index = range(num)
tv = int(num * train_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list_index, tv)
train = random.sample(trainval, tr)

file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w')
file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')
file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')
file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')

for i in list_index:
    name = total_xml[i][:-4] + '\n'
    if i in trainval:
        file_trainval.write(name)
        if i in train:
            file_train.write(name)
        else:
            file_val.write(name)
    else:
        file_test.write(name)
        
file_trainval.close()
file_train.close()
file_val.close()
file_test.close()

运行 split_train_val.py 文件后你将得至train.txt、val.txt、test.txt 和 trainval.txt 四个文件，结果如下：

五、生成 train.txt、test.txt、val.txt 文件

编写voc_label.py文件

py 复制代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from os import getcwd

sets = ['train', 'val', 'test']
classes = ["pineapple"]   # 改成自己的类别
abs_path = os.getcwd()
print(abs_path)

def convert(size, box):
    dw = 1. / (size[0])
    dh = 1. / (size[1])
    x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1
    y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1
    w = box[1] - box[0]
    h = box[3] - box[2]
    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return x, y, w, h

def convert_annotation(image_id):
    in_file = open('./annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')
    out_file = open('./labels/%s.txt' % (image_id), 'w')
    tree = ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
    size = root.find('size')
    w = int(size.find('width').text)
    h = int(size.find('height').text)
    for obj in root.iter('object'):
        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 = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
             float(xmlbox.find('ymax').text))
        b1, b2, b3, b4 = b
        # 标注越界修正
        if b2 > w:
            b2 = w
        if b4 > h:
            b4 = h
        b = (b1, b2, b3, b4)
        bb = convert((w, h), b)
        out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')

wd = getcwd()
for image_set in sets:
    if not os.path.exists('./labels/'):
        os.makedirs('./labels/')
    image_ids = open('./ImageSets/Main/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
    list_file = open('./%s.txt' % (image_set), 'w')
    for image_id in image_ids:
        list_file.write(abs_path + '/images/%s.png\n' % (image_id)) # 注意你的图片格式，如果是.jpg记得修改
        convert_annotation(image_id)
    list_file.close()

运行voc_label.py文件，你将会得到train.txt、test.txt、val.txt三个文件。

六、创建ab.yaml文件

ab.yaml文件内容如下:

七、开始使用自己的数据集训练

py 复制代码

python train.py --img 900 --batch 2 --epoch 5 --data paper_data/ab.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt

文件报错，这里还不知道是什么原因。后续查找修改Bug

八、总结

通过Y1和Y2的学习，学会了yolov5的环境配置以及用自己的数据集训练模型。接下来就是查阅资料，解决Bug。