使用yolov5训练visdrone2019数据集-详细教程

准备工作

首先，新建一个文件夹，命名为yolov5，在yolov5文件夹下新建datasets文件夹

yolov5源码及权重下载

下载yolov5官方源码

链接如下：https://github.com/ultralytics/yolov5
下载源码并解压后产生一个yolov5-master文件夹，将其移动到yolov5文件夹下

下载预训练权重

此外，还需下载预训练权重，根据自己需要下载相应的预训练权重版本
YOLOv5的官方代码中，给出了四种版本的目标检测网络，分别是YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四个模型。

YOLOv5s网络最小，速度最快，AP精度也最低。但如果检测的大目标为主的场景，追求速度，那么这个模型也是一个很好的选择。
其他的三种网络，在此基础上不断的加深加宽网络，AP精度也不断提升，但速度的消耗也在不断增加。
其中四种网络的预训练权重下载链接如下：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases
在yolov5-master文件夹下新建一个weights文件夹，放入下载所需要的权重，笔者使用的是yolov5m，因此下载的是yolov5m.pt权重文件

配置相关环境

cuda和cudnn

1.首先应在电脑上配置好cuda和cudnn，这样才能使用gpu进行训练，当然若电脑无gpu，则不用进行此操作，但是cpu训练速度会很慢。
cuda和cudnn的安装教程参考https://blog.csdn.net/jhsignal/article/details/111401628

安装yolov5需要的包

最好创建一个虚拟环境，在该环境下安装所需要的包，如果是新和我一样的小白可以参考如下链接：
https://blog.csdn.net/liangyihuai/article/details/77842628
下载的yolov5-master文件夹下有requirements.txt文件，cmd中cd到该路径下，
执行

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装成功后需要进行测试，可参考如下链接：
Win10下YOLOv5安装与测试

visdrone2019数据集准备

数据集下载

下载visdrone数据集，附官方下载链接：http://aiskyeye.com/download/
官方下载链接比较慢，网上有很多大佬分享这个数据集，大家可以自行查找。
数据集下载并解压完成后，形式如下

此时在datasets文件夹下新建VisDrone2019文件夹，将上述4个文件夹放入其中。

数据集处理

新版本的yolov5中已经集成了训练visdrone数据集的配置文件，其中附带了数据集的处理方式，主要是labels的生成，可以新建一个visdrone2yolov5.py文件。

from utils.general import download, os, Pathdef visdrone2yolo(dir):from PIL import Imagefrom tqdm import tqdmdef convert_box(size, box):# Convert VisDrone box to YOLO xywh boxdw = 1. / size[0]dh = 1. / size[1]return (box[0] + box[2] / 2) * dw, (box[1] + box[3] / 2) * dh, box[2] * dw, box[3] * dh(dir / 'labels').mkdir(parents=True, exist_ok=True)  # make labels directorypbar = tqdm((dir / 'annotations').glob('*.txt'), desc=f'Converting {dir}')for f in pbar:img_size = Image.open((dir / 'images' / f.name).with_suffix('.jpg')).sizelines = []with open(f, 'r') as file:  # read annotation.txtfor row in [x.split(',') for x in file.read().strip().splitlines()]:if row[4] == '0':  # VisDrone 'ignored regions' class 0continuecls = int(row[5]) - 1box = convert_box(img_size, tuple(map(int, row[:4])))lines.append(f"{cls} {' '.join(f'{x:.6f}' for x in box)}\n")with open(str(f).replace(os.sep + 'annotations' + os.sep, os.sep + 'labels' + os.sep), 'w') as fl:fl.writelines(lines)  # write label.txtdir = Path('F:/jyc/datasets/VisDrone2019')  # dataset文件夹下Visdrone2019文件夹路径# Convert
for d in 'VisDrone2019-DET-train', 'VisDrone2019-DET-val', 'VisDrone2019-DET-test-dev':visdrone2yolo(dir / d)  # convert VisDrone annotations to YOLO labels

正确执行代码后，会在’VisDrone2019-DET-train’, ‘VisDrone2019-DET-val’, 'VisDrone2019-DET-test-dev三个文件夹内新生成labels文件夹，用以存放将VisDrone数据集处理成YoloV5格式后的数据标签。

训练Visdrone2019数据集

进行了前期准备工作，包括yolov5源码及权重的下载、python相关环境的搭建、相关库的安装以及VisDrone数据集的准备工作之后，就可以开始训练了

修改配置文件

修改VisDrone.yaml文件

记事本或notepad++打开yolov5/yolov5-master/data文件夹下的VisDrone.yaml文件，将其中path参数修改为VisDrone2019文件夹所在的路径。

修改yolov5m.yaml文件（若训练其他yolo网络修改相应的yaml文件即可）

记事本或notepad++打开yolov5/yolov5-master/models文件夹下的yolov5m.yaml文件，将其中nc参数修改为VisDrone2019数据集训练的类别，即nc：10。

修改train.py文件

在yolov5/yolov5-master下的train.py文件，需要修改几个default参数
我主要更改了–weights、–cfg、–data、–epoch以及–batch-size的默认参数
train.py文件的源码详解可以参考YOLOV5训练代码train.py注释与解析

def parse_opt(known=False):parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--weights', type=str, default=ROOT / 'weights/yolov5m.pt', help='initial weights path')parser.add_argument('--cfg', type=str, default=ROOT / 'models/yolov5m.yaml', help='model.yaml path')parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/VisDrone.yaml', help='dataset.yaml path')parser.add_argument('--hyp', type=str, default=ROOT / 'data/hyps/hyp.scratch.yaml', help='hyperparameters path')parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10)parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=8, help='total batch size for all GPUs, -1 for autobatch')parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', type=int, default=640, help='train, val image size (pixels)')parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training')parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=False, help='resume most recent training')parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')parser.add_argument('--noval', action='store_true', help='only validate final epoch')parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable autoanchor check')parser.add_argument('--evolve', type=int, nargs='?', const=300, help='evolve hyperparameters for x generations')parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket')parser.add_argument('--cache', type=str, nargs='?', const='ram', help='--cache images in "ram" (default) or "disk"')parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training')parser.add_argument('--device', default='0', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%')parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class')parser.add_argument('--adam', action='store_true', help='use torch.optim.Adam() optimizer')parser.add_argument('--sync-bn', action='store_true', help='use SyncBatchNorm, only available in DDP mode')parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='maximum number of dataloader workers')parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/train', help='save to project/name')parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name')parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')parser.add_argument('--quad', action='store_true', help='quad dataloader')parser.add_argument('--linear-lr', action='store_true', help='linear LR')parser.add_argument('--label-smoothing', type=float, default=0.0, help='Label smoothing epsilon')parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='EarlyStopping patience (epochs without improvement)')parser.add_argument('--freeze', type=int, default=0, help='Number of layers to freeze. backbone=10, all=24')parser.add_argument('--save-period', type=int, default=-1, help='Save checkpoint every x epochs (disabled if < 1)')parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='DDP parameter, do not modify')# Weights & Biases argumentsparser.add_argument('--entity', default=None, help='W&B: Entity')parser.add_argument('--upload_dataset', action='store_true', help='W&B: Upload dataset as artifact table')parser.add_argument('--bbox_interval', type=int, default=-1, help='W&B: Set bounding-box image logging interval')parser.add_argument('--artifact_alias', type=str, default='latest', help='W&B: Version of dataset artifact to use')opt = parser.parse_known_args()[0] if known else parser.parse_args()return opt

开始训练

运行train.py文件，即开始训练。
在训练的过程中会产生过程文件及训练模型，会保存在runs/文件夹中

训练效果测试

修改detect.py中的–weights参数，运行detect.py文件，即可看到检测效果。

 parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'weights/yolov5m.pt', help='model path(s)')

这是运行了6个epoch后的效果。

遇到的问题及解决方案

1.Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution：
cuDnn无法找到算法进行卷积
**解决方案：**调小batchsize： 1 8 16 32 64 根据自己的内存大小调整
2.OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作
解决方案：可参考如下链接：https://blog.csdn.net/qq1198768105/article/details/117392555，我采用的是其中方案2。
3.配置wandb
可参考如下链接：https://blog.csdn.net/ksp416/article/details/113915178
4.使用wandb
可参考如下链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/145052684