Yolov5自定义图片训练测试及模型调优（详细过程）
Yolov5自定义图片训练测试及模型调优（详细过程）
- 1. 图像数据获取、标注
- 2. 数据集划分及准备
- 3. 配置训练参数，准备训练：
- 3.1 修改data/训练配置xxx.yaml文件：
- 3.2 修改models模型配置xxx.yaml文件
- 4. 开始训练
- 5. 测试训练后的模型：
- 6. 模型的参数调优
- 博主热门文章推荐：
书接上篇 半小时搞定Yolov5安装配置及使用（详细过程）
1. 图像数据获取、标注
如果自定义训练自己的数据集，首先需要数据标注，至于数据来源可以是下载现有的开发数据集、拍照、爬虫等等。
如果是拍照、爬虫等获取的数据图片，需要进行数据标注，这个过程可以使用工具来做，但也需要一些手动操作 。。并且图片越多越好，如果样本过少，模型训练和预测都会受到影响，非常容易欠拟合。
这里因为针对自定义数据大多不存在现有数据集，所以我使用了手机拍照方式，获取图片。
图片标注工具有很多，这里我使用的Makesense AI工具对图像添加标签：
- 地址：https://www.makesense.ai/
makesense.ai是强大且免费使用的 为照片加标签的在线工具
makesense.ai不需要安装，直接用浏览器即可，非常方便：而且能够直接导出Yolo格式，不需要在用工具转换了。。。
（当然还有别的工具例如labelimg等，但只能导出xml，需要脚本进行xml-txt转换，不过labelimg这类本地Tools数据隐私/安全性更高）
将待标注的图片文件拖拽或点击上传，之后点击Object Detection：
点击ObjectDetection后，系统提示需要我们添加标签，根据需要，添加Lable的名称
（根据待测数据集，有几类就添加几个）
添加完标签名称后，点击start project。
下一步进入工作台，通过Rect画矩形框进行标注：
makesense支持点，线，区域标注
标注完成后，点击Export Annotations导出labels
选择Yolo格式
导出的标注 label文件，其实就是类别和区域位置，每一个lable格式分别代表：
- class x_center y_center width height
对应lable文件每行的内容，例如：
因为我们使用了makesense.ai 可以直接生成yolo格式的label txt，所以之后不需要使用工具进行转换了，直接copy到数据集即可，非常方便。。。否则如果是xml文件格式，还需要脚本进行xml-txt转换。。。
2. 数据集划分及准备
首先划分测试数据集，将自定义测试的图像数据和标签数据集分别 划分为：训练集、验证集、测试集，，比例根据数据量不同，一般可以为 96%:2%:2%
仿照Yolov5原生格式，我们新建一个datasets目录，并创建images，labels两个子目录，分别存放待训练的图像以及标注后的label数据:
并分别创建数据集目录 train/val/test，
将相应测试数据集分别放入相应文件夹中（文件名要一一对应），如下图：
到这一步训练所需数据集划分及准备 就完成了，
3. 配置训练参数，准备训练：
和Yolov3/Yolov4中的.cfg配置文件不同，Yolov5参数配置文件都是以.yaml的格式
3.1 修改data/训练配置xxx.yaml文件：
下面需要修改Yolov5的训练配置参数，既自定义制作自己使用的训练.yaml配置文件：
为了方便修改，我们可以copy一份原有的data/coco128.yaml, 重命名一下，并修改其中的参数为自定义训练的参数：
先看下coco128.yaml，可以看到原有coco训练集的类别数量是80个，标签（模型能识别的类别名）分别是下面的name
根据具体需要修改，我这里测试所用的修改为：
- 修改path/train/val/test的目录路径为自定义数据集路径
- 将nc（number of classes）改为 2
- 修改Names为自己数据的类别名
- 注释掉Download
train.py在训练过程中，会将路径中的images替换为 labels来寻找labels数据
修改后的yaml:
3.2 修改models模型配置xxx.yaml文件
进入models/目录，可以看到有四个模型配置的yaml文件：
根据需要选择其中的模型yaml进行修改，这里为了精度，以模型网络参数量最多的yolov5x为例，打开yolov5x.yaml：
Model的yaml文件中都是模型网络相关配置参数，例如nc下面的depth_multiple是指网络的深度，width_multiple是网络的宽度， anchors是锚标（标出物体的方框），backbone既骨干网络
yolov5x.yaml里面就是yolov5x 模型训练的具体参数了，这里和上面一样对应也做修改
建议还是copy出一份新的yaml，进行修改：
- nc 修改为2，
- 针对Anchors ，如果自己提前聚类过，可以同步把计算后anchors修改下，如果没有可以不修改
因为Yolov5默认已经能够 自动判断是否需要重新进行聚类anchors的功能（使用K-means），所以这里我没有操作
4. 开始训练
在修改完两个yaml配置文件后，就可以开始训练了：
python train.py --cfg models/yolov5m_tstat.yaml --data data/Tstat.yaml --weights yolov5m.pt --epoch 150 --batch-size 32
开始训练：
然后就是漫长的traning过程，等待训练完成。。。
训练完后，通过最后log可以看到训练好的模型的权重保存在了runs/train/exp17/weights/last.pt和best.pt
其中还包括了PR Curve 曲线、Confusion matric （混淆矩阵）、results.png/txt 等训练过程数据
train.py相关参数解析：
- weights：权重文件路径，如果是’'则重头训练参数，如果不为空则做迁移学习，权重文件的模型需与cfg参数中的模型对应
- epochs：指的就是训练过程中整个数据集将被迭代多少次
- batch-size：每次梯度更新的批量数，指一次看完多少张图片才进行权重更新
- config-thres: 模型目标检测的置信度阈值
- cfg：存储模型结构的配置文件
- data：存储训练、测试数据的文件
- img-size：输入图片的宽高
- rect：进行矩形训练
- resume：恢复最近保存的模型开始训练
- nosave：仅保存最终checkpoint
- notest：仅测试最后的epoch
- evolve：进化超参数
- cache-images：缓存图像以加快训练速度
- 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优化
- multi-scale：多尺度训练，img-size +/- 50%
- single-cls：单类别的训练集
5. 测试训练后的模型：
同样使用detect.py，weights使用新训练后的best.pt，测试图片可以拍一个新照片，或者找一个之前没有用到的图片
python detect.py --weights runs/train/exp16/weights/best.pt --source data/test/Tc400_137.jpg
（图片的置信度0.9是在模型调优后才达到的）
train_batch0.jpg：可以看到模型在训练过程，模型分别使用0和1代表两个不同的label/class，
Yolov5官网的预训练模型在训练中使用的coco数据集，也是通过0-80数字来分别代表不同的label/class
例如官方文档提供的train_batch0.jpg示例图片 ，对应了预训练模型训练时的batch 0：
测试实时摄像头识别如下，识别的区分度还是有的~
6. 模型的参数调优
细心的小伙伴们可以发现上面目标检测识别的置信度比较低（在实时摄像头检测的置信度都低于0.2)。。
良好的模型一般置信度要在0.6以上，识别率要达到90%以上。
因此这次训练出来的模型识别效果很差，不能使用，这是因为上面训练过程没有进行模型的调优。
接下来需要进行YOLOv5模型参数的调优，才能提高识别率及置信度。。。（或提高样本数据量然后重新训练）
train.py会默认使用的源码自带的模型超参数 (HyperParameter)，这些参数针对Githu上的源码在训练时的数据集（如coco数据集）或许最优，但不一定在我们自定义的数据中是有效的。
实际上，Github上的预训练模型在识别率等方面也有一定缺陷，不能直接应用在实际工程中，在大多数应用中都需要重新调整，并基于相应数据集训练适用于自己项目的模型。。。
在经过模型hyp参数调优后，置信度显著得到提升，最终测试 ，实时摄像头检测的置信度能达到0.6以上，纯img检测图像更是能达到0.9：
参数调优过程一般要反复多次进行微调<->训练<->测试，最终得出符合需求/较优的HyperPara，应用在项目中
先上图：
调整超参数在data/hyps/hyp.finetune.yaml：
这里最终主要是调整了lr0(学习率)为0.0030，同时修改了epoch、batch-size
部分hyp超参数意义：
- lr0: 0.0032 #学习率
- lrf: 0.12 # 余弦退火超参数 (CosineAnnealing）
- momentum: 0.843 # 学习率动量
- weight_decay: 0.00036 # 权重衰减系数
- warmup_epochs: 2.0 #预热学习epoch
- warmup_momentum: 0.5 #预热学习率动量
- warmup_bias_lr: 0.05 #预热学习率
- box: 0.0296 # giou损失的系数
- cls: 0.243 # 分类损失的系数
- cls_pw: 0.631 #分类BCELoss中正样本的权重
- obj: 0.301 # 有无物体损失的系数
- obj_pw: 0.911 # 有无物体BCELoss中正样本的权重
- iou_t: 0.2 # 标签与anchors的iou阈值iou training threshold
并且增大epoch到1000，batch-size增大到64，重新使用train.py训练，训练时间也增加了不少（这次用了12小时）
python train.py --cfg models/yolov5m_tstat.yaml --data data/Tstat.yaml --weights yolov5m.pt --epoch 1000 --batch-size 64
当然还要考虑一点，针对视频图像识别中，移动的物体识别率本身就比静止图像差，同时运动检测越剧烈，偏差越大。。。
例如把设备放到桌面上 这样的识别率及置信度都会更稳定一些：
同时还要考虑到，我在这里的测试过程，是手工拍照的数据量比较小，也可能会导致模型欠拟合，造成模型识别效果不良。
实际图像数据量，每个类别最好大于1500张，并且做一些图像增强、变换等数据预处理技术。 增加模型的鲁棒性，防止过拟合。
针对模型调优的技巧，可参考官网的Tips：https://docs.ultralytics.com/tutorials/training-tips-best-results/
在进行模型测试时，无论是加载模型的速度还是对测试图片的推理速度，都能明显感觉到Yolov5速度更快，尤其是加载模型的速度，因为同样的数据集训练出来的模型Yolov5更加轻量级，模型大小减小为Yolov3的将近四分之一。
至此Yolov5自定义数据训练及测试 /模型调优 都已完成。。。
附Yolov5的网络模型结构图（图片来自知乎江大白）
下面将继续开始对Yolov5的源码和骨干网络进行深入探讨。。。
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