windows10和ubuntu两种环境搭建YOLOX环境配置,并训练VOC数据集
前言:本文使用的代码来自于:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX,确保系统中已经安装好cuda cudnn,未装好的请自行查阅资料进行安装
一、Windows10
- 安装Anaconda, 流程较为简单,
(1)首次安装的可以参考:https://blog.csdn.net/weixin_42322256/article/details/122737706
(2)配置anaconda国内(清华)镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes
(3)添加为pytorch添加清华镜像,加速安装包下载,非必须,或者使用其他方法加速下载
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
2. 环境搭建
(1)创建虚拟环境
conda create -n yolox python=3.7
conda activate yolox
(2)安装pytorch,版本建议使用1.7或者1.8版本,太高或太低都有可能出现报错,影响进度
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
(3)在环境中安装yolox:可以使用git clone,也可以手动下载,然后进入解压之后的yolox文件夹中,执行编译安装程序
git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git
cd YOLOX
pip3 install -v -e 或者 python setup.py develop
(4)安装其他必备的第三方包,将yolox文件夹中的requirenments.txt中的torch行删除(因为第(2)步中已经安装了pytorch)
pip install -r requirements.txt
(5)使用demo.py测试环境是否安装好
下载官方提供的已经训练好的模型,速度慢的可以使用迅雷下载:
下载完成后将yolox_s.pth放置于yolox文件夹新建的weights文件夹内
执行如下命令,运行结束后到yolox文件夹下的YOLOX_outputs\yolox_s\vis_res内查看是否有结果输出
python tools/demo.py image -n yolox-s -c ./weigths/yolox_s.pth --path assets/dog.jpg --conf 0.25 --nms 0.45 --tsize 640 --save_result --device [cpu/gpu]
结果如下:
3. 训练VOC2007
本文以VOC2007举例,如果要使用07+12也可以,如下文所述。
(1)下载VOC2007数据集,第一位训练集和验证集,第二链接为测试集,可以使用迅雷下载。下载完成后解压
http://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
http://pjreddie.com/media/files/VOCtest_06-Nov-2007.tar
(2)将解压后的两个文件夹内的VOCdevkit文件夹合并到一起(复制其中的一个VOCdevkit到另外一个VOCdvkit),然后将合并后的VOCdevkit复制到yolox文件下的datasets文件夹内。
两文件夹合并
(3)修改exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py代码,删除VOC2012,只保留如图所示2007数据集用于训练。
(4)修改toos/train.py中的配置参数,改为如下所示(可结合自己的实际路径进行修改)
(5)在yolox文件夹的输入框中启动cmd(免去了cmd中找项目路径的麻烦),激活之前创建的虚拟环境
conda activate yolox
python tools/train.py
如开始训练,会显示如下图,
(6)报错解决:
如下执行demo.py验证环境,或者执行train.py进行训练的时候报错没有第三方包,则使用pip迹象逐个安装即可。
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