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Prometheus目标检测 训练检测模型

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Ren Jin edited this page Mar 31, 2022 · 1 revision

目标检测模块教程-训练检测模型

1.数据标注

下载数据集标注工具，下载地址，数据集管理软件SpireImageTools：gitee地址或者github地址。

  • 解压，打开标注软件 SpireImageTools_x.x.x.exe

首先点击Tools->Setting...，填写一个 save path (所有的标注文件都会存储在这个文件夹中)

  • 将拍摄的视频转为图像 (如果采集的是图像，则跳过这一步骤)，点击 Input->Video， 选择要标注的视频。

然后，点击Tools->Video to Image

点击OK 后，等待完成，结果会存储在：

  • 打开需要标注的图像，点击菜单Input->Image Dir， 找到需要标注的图像所在文件夹 ，按Ctrl+A，全选，打开所有图像：

  • 点击菜单：Tools->Annotate Image->Box Label，开始标注图像

image-20210404154814396

在label中填写待标注目标名称，然后将对话框拖到一边。

  • 开始标注，在主窗口中开始标注，鼠标滚轮放大缩小图像，按住左键移动可视图像区域不断点击左键将目标框包围，使用Yolo训练时，点击2个点即可：

image-20210404155716652

标注时，如果点错，按鼠标右键可以取消。标注完成后，如果不满意，可以点击绿色边框(边框会变红，如下图所示)，按Delete删除

image-20210404160443123

  • 继续标注行人类别：

image-20210404161102231

  • 全部标注完成后，将标注输出为Yolo格式，准备训练——在标注完成之后，按下Ctrl+o

image-20210404161654460

点击OK即可，需要等待转换。

  • 注意，如下两个文件夹是我们训练Yolov5需要的

image-20210404162131412

2. 开始训练Yolov5

在准备好scaled_images和Yolo_labels两个文件夹之后，我们就可以训练Yolov5了。首先，创建一个car_person.yaml，将其放到<path-to-Prometheus>/Modules/object_detection_yolov5tensorrt/data/文件夹下。car_person.yaml的具体内容如下：

# train and val data as 1) directory: path/images/, 2) file: path/images.txt, or 3) list: [path1/images/, path2/images/]
train: data/car_person/images/train/
val: data/car_person/images/train/

# number of classes
nc: 2

# class names
names: ['car', 'person']

注意1：car_person是自定义名称，我们这次标注的数据集仅有这2个类别。 注意2：names: ['car', 'person']这里的类别顺序需要跟Yolo_categories.names里的类别顺序一致。

  • 将训练图像与标注拷贝到对应位置

首先，在<path-to-Prometheus>/Modules/object_detection_yolov5tensorrt/data/下新建一个文件夹car_person。然后，在car_person下再新建2个文件夹images和labels。最后，将准备好的scaled_images拷贝到images下，并重命名为train；将准备好的Yolo_labels拷贝到labels下，并重命名为train。

结合car_person.yaml里的内容，我想你应该明白上面目录结构的含义啦。

  • 开始训练
cd <path-to-Prometheus>/Modules/object_detection_yolov5tensorrt/
python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 5 --data data/car_person.yaml --weights weights/yolov5s.pt

image-20210404171722755

显示以上内容说明训练成功！可以增加训练期数（--epochs 5）提升效果。

  • 部署训练好的模型

刚刚训练好的模型会保存在<path-to-Prometheus>/Modules/object_detection_yolov5tensorrt/runs/exp?/weights/best.pt，?需根据自己的情况而定（最新训练的模型?为最大的数字），将best.pt重命名为yolov5s.pt，拷贝到<path-to-Prometheus>/Modules/object_detection_yolov5tensorrt/下，然后执行：

cd <path-to-prometheus>/Modules/object_detection_yolov5tensorrt
python3 gen_wts.py

感谢使用Prometheus自主无人机软件平台！

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