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标题: 训练本身的yolov5数据集并摆设到android全套流程（学习记录） [打印本页]
作者: 罪恶克星    时间: 2024-6-29 08:53
标题: 训练本身的yolov5数据集并摆设到android全套流程（学习记录）
一、先决条件

Python3.8
Pytorch1.10.0
CUDA        11.3
Tensorflow2.13.0
Torchaudio0.10.0
Torchvision0.11.1
Android Studio Gradle Verrsion7.5
Android Gradle Plugin Version        7.4.1
Tensorflow-lite                 2.8.0
首先安装CUDA和cudnn，参考：CUDA安装教程（超详细）
然后安装pytorch。打开anaconda promt终端，创建虚拟环境：
  1. conda create --name envname python=3.8
复制代码
这里envname要替换成你本身的虚拟环境的名字，python版本也可以选择其他对应的版本。创建好之后激活环境：
 
  1. conda activate envname
复制代码
安装pytorch：
打开https://pytorch.org/

点击Previous versions of PyTorch，打开过往的版本，找到所需要下载的torch版本号，例如我这里是torch=1.10.0，cuda=11.3，以是选择如图，复制指令到终端。也可以根据本身所需的版原来选择

这里torchversion=0.11.0，但其实我所需要的版本为0.10.1，因此需要做一些修改：
  1. conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.1 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge
复制代码
然后复制到终端运行（条件是在激活的虚拟环境中）
只管不要使用其他源下载，可能会出现HTTP 000 CONNECTION FAILED之类的错误，使用科学上网可能会好一点，耐烦等候下载完成 
安装Android studio可以参考：Android Studio2022安装教程
打开AS，会有相干依赖的下载，耐烦等候下载完成
二、数据集

1.打标签

在虚拟环境中输入
  1. pip install labelImg
复制代码
安装labelimg。
然后在命令行输入labelimg来运行软件
  1. labelimg
复制代码
 打开要打标签的图片，右键点击图片，点击创建rectbox，在图中对应目的画出框覆盖它，然后在弹出的标签名称中写上对应的名称，然后生存，记得选择YOLO格式，对应的是txt文件。
当然也可以打开图像文件夹举行操作会更快介意的，这里就不展示了
标注完成之后会得到一系列的txt文件，txt文件和图片名称是逐一对应的

2.数据集整理

在当前项目中新建一个文件夹，例如dataset
在文件下新建两个文件夹分别为images和labels
在images中新建三个文件夹train，val，test，在labels中同样也新建三个文件夹train，val，test
其中train用来存放训练集，val用来存放验证集，test用来存放预测集。images中是图像，而labels中是标签。
将之前打了标签的图像和对应导出的txt标签举行数据集划分，数据集划分参考：对yolov5的数据集举行划分【训练集、验证集、测试集】7：2:1和【训练集、验证集】8:2
然后将训练集，验证集，测试集的图像和标签分别生存到刚刚创建的文件夹中，文件布局如下：
  2. ————dataset
  3.        ├─ images
  4.        │    ├─ test # 测试集图片
  5.        │    ├─ train # 训练集图片
  6.        │    └─ val # 验证集图片
  7.        └─ labels
  8.               ├─ test # 测试集标签
  9.               ├─ train # 训练集标签
  10.               ├─ val # 验证集标签
复制代码
三、训练本身的yolov5模子

1.官方下载yolov5-master

YOLOV5源码下载
下载好之后pycharm打开

2.添加数据集配置文件

在data目录下创建一个mydata.yaml文件，用于配置我们的训练数据

mydata.yaml 代码：
  1. #数据路径
  2. train: C:/Users/11645/Desktop/dataset/images/train
  3. val: C:/Users/11645/Desktop/dataset/images/val
  5. # 类别数
  6. nc: 3
  8. # 类别名称
  9. names: ["bus", "person","stone"]
复制代码
根据本身的数据集路径和类别数举行调整。
3.修改模子配置文件

在model文件夹下找到本身所需要模子的配置文件，我这里用yolov5s，打开修改类别数即可。
注意：也可以复制一份yolov5s.yaml代码到该目录下，修改名称为mymodel.yaml，修改类别（为了不破坏原始代码）

4.训练

在pycharm终端运行
  1. python train.py --data mydata.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights pretrained/yolov5s.pt --epoch 100 --batch-size 4 --device 0
复制代码
假如上一步 复制一份yolov5s.yaml代码到该目录下修改名称为mymodel.yaml，那么这里就要把代码改为：
  1. python train.py --data mydata.yaml --cfg mymodel.yaml --weights pretrained/yolov5s.pt --epoch 100 --batch-size 4 --device 0
复制代码
注意：我这里是使用GPU训练的，device背面的0代表GPU，假如要用cpu请把0改为cpu
训练过程中报错no moudle named ***，就在当前环境下pip install ***安装即可
其中No module named ‘cv2‘是指opencv，执行
  1. pip install opencv-python
复制代码
 5.预测

训练完成后，权重文件会生存在runs/train/exp/weights中，有一个best.pt和last.pt，我们用best.pt。
假如要预测某一张图片，可以运行：
  1. python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --source data/images/test.jpg
复制代码
路径替换成本身的
6.模子转换

这里就要将我们的权重文件转换到android端
之前利用官方demoObject Detection with YOLOv5 on Android，在这个底子上修改，将best.pt转换为torchscript格式，即best.torchscript.ptl，替换了官方提供的yolov5s.pt并修改了classes中的类别，但是遇到了各种希奇的错误，demoAPP会闪退，找了很多办法也没有办理，于是换了种思路，将best.pt转换为best-fp16.tflite格式，成功运行
在pycharm中运行
  1. python export.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --include tflite
复制代码
然后在weights文件夹下会天生一个.tflite格式文件，这个就是我们所需要的文件了，然后检测是否可用，并检察输入和输出大小，执行下列代码：
 
  1. python
  2. import tensorflow as tf
  3. model = "runs/train/exp/weights/best-fp16.tflite"
  4. interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path = model)
  5. print(interpreter.get_input_details())  #打印输入大小
  6. print(interpreter.get_output_details())  #打印输出大小
复制代码
然后运行结果如图 ，输入大小和输出大小背面会用到

四、摆设到Android Studio

参考demo：https://github.com/yyccR/yolov5-tflite-android

将本身上一步得到的best-fp16.tflite放在assets文件夹下面，并新增一个分类文件coco_labels2.txt

分类文件.txt中的类别数要和训练模子时保持一致
打开Yolov5TFLiteDetector，查找
将其中的模子替换为本身的best-fp16.tflite
查找

将coco_label.txt替换为本身的coco_labels2.txt
然后检察3.6中输入和输出大小。
将
  1. private final Size INPUT_SIZE=new Size(320,230)
复制代码
和
  1. private final int[] OUTPUT_SIZE=new int[]{1,6300,85}
复制代码
更改为本身输入和输出的大小即可
  1. private final Size INPUT_SIZE=new Size(640,640)
  2. private final int[] OUTPUT_SIZE=new int[]{1,25200,8}
复制代码
参考博客：
Android嵌入本身训练的yolov5模子(tfLite)交通标志
手把手教你使用YOLOV5训练本身的目的检测模子-口罩检测-视频教程

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