YOLOV5s +吸烟目标检测

参考学习

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• • • 本原创项目长期更新，旨在完成校园异常行为实时精检测，作到集成+N次开发+优化（不止局限于调包）为止，近期将不断更新如下模型+数据+标注文件+教程。关注博主，Star 一下github，一块儿开始美妙的目标检测之路吧~~
  • 1、项目展现
  • 2、项目资源共享
    • • 1：训练图片：香烟图片+吸烟手势+烟雾
  • 3、实践教学
    • 3.1环境配置
    • 3.2数据标注与预处理
      • 3.2.1附上本身的Lablimg简易教学：
      • 3.2.2 几个本身写的脚本用于转换数据集与训练前准备
      • 3.2.3 切分训练集与测试集：
  • 4、开始训练
    • 4.1：开始训练
    • 4.2：训练过程
    • 4.3：训练优化
    • 4.4 训练参数：
  • 5、实时检测
    • 运行detect.py便可
  • 6、YOLO系列可视化对比
  • 7、写在后面
    • 所有连接传送门

 

​ 首先：附上Github传送门：https://github.com/CVUsers/Smoke-Detect-by-YoloV5/tree/master，而后根据本文手把手配置环境+训练本身数据，或者使用我训练好的模型进行使用。用yolov5s训练好的已经放在了里面，用大模型训练的因为大小缘由，须要的话能够戳最下方微信私聊我，免费。python

1、项目展现

左图为原图，右图为推理后的图片，以图片方式展现，视频流和实时流也能达到这个效果，因为视频大小缘由，暂不上传，感兴趣的朋友细细往下看，并点个关注哟！git

测试配置：GTX1050ti，不堪入目，可是实验效果还不错，再这样弱的配置下，使用YOLOv5s，YOlov5m等皆能达到30fps。github

2、项目资源共享

1：训练图片：香烟图片+吸烟手势+烟雾

香烟图片：本身编写爬虫爬了1w张，筛选下来有近1000张可用，以及其余途径获取到的，总共暂时5k张，将来会愈来愈多，后续须要的能够私聊我，如今先放出5k张图片，另外加上本身辛辛苦苦使用Labelimg标注的几千张图片的XML文件也一并送上，香烟图片质量可查传送门：连接：https://pan.baidu.com/s/1t8u94x51TO7pLciU8AoaiQ
提取码：n2wr：以下图web

吸烟手势图片：算法

火灾+烟雾数据集：微信

这个数据集我已经有了10万左右数据，部分是朋友的，不知能不能开源，我能够送上本身收集的几万数据集。传送门：框架

项目框架：YOLOV5——Pytorch实现dom

送上做者源码传送门：https://github.com/ultralytics/yolov5，固然也能够直接使用个人：https://github.com/CVUsers/Smoke-Detect-by-YoloV5/tree/master。ide

标注工具：Labelimgsvg

附上Windows工具：在我上面的github里面有哟：下载好放置桌面比较方便。

3、实践教学

3.1环境配置

本例以使用YOLov5做者源码步骤：

Cython
numpy==1.17
opencv-python
torch>=1.4
matplotlib
pillow
tensorboard
PyYAML>=5.3
torchvision
scipy
tqdm

个人是torch 1.5 gpu版

在git clone下做者的v5源码后： 目录切至requirement.txt 下而后

pip install -U -r requirements.txt

若是须要使用混合精度模型来作训练：安装Apex

git clone https://github.com/NVIDIA/apex && cd apex 而后切换至目录下
pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" . --user && cd .. && rm -rf apex

3.2数据标注与预处理

以吸烟数据集为例：

在百度网盘下载好个人数据集和XML

如果想从新训练的话

3.2.1附上本身的Lablimg简易教学：

标注好会生成XML文件：XML里面包含了四个点坐标和图片的名字与size。

而后在data下新建几个文件夹：

将咱们的XML文件放至Annotations

将咱们的图片放到images

在ImageSets中新建Main 和test.txt 和train.txt

再新建labels存放接下来生成的标签

3.2.2 几个本身写的脚本用于转换数据集与训练前准备

第一个：XML文件转label.txt文件

首先写个os操做读一下data/images中图片：这个几行搞定，要注意要写成我这样的哟 （不用生成.jpg）能够经过split(’.’)再复制到ImageXML中

而后运行voc_label.py脚本：

# 坐标xml转txt
import os
import xml.etree.ElementTree as ETclasses = ["smoke"]  # 输入名称，必须与xml标注名称一致def convert(size, box):print(size, box)dw = 1. / size[0]dh = 1. / size[1]x = (box[0] + box[1]) / 2.0y = (box[2] + box[3]) / 2.0w = box[1] - box[0]h = box[3] - box[2]x = x * dww = w * dwy = y * dhh = h * dhreturn (x, y, w, h)def convert_annotation(image_id):print(image_id)in_file = open(r'./data/Annotations/%s.xml' % (image_id), 'rb')  # 读取xml文件路径out_file = open('./data/labels/%s.txt' % (image_id), 'w')  # 须要保存的txt格式文件路径tree = ET.parse(in_file)root = tree.getroot()size = root.find('size')w = int(size.find('width').text)h = int(size.find('height').text)for obj in root.iter('object'):cls = obj.find('name').textif cls not in classes:  # 检索xml中的名称continuecls_id = classes.index(cls)xmlbox = obj.find('bndbox')b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),float(xmlbox.find('ymax').text))bb = convert((w, h), b)out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')image_ids_train = open('./ImageXML.txt').read().strip().split()  # 读取xml文件名索引for image_id in image_ids_train:print(image_id)convert_annotation(image_id)

须要注意，如果有中文路径的话，请这样读文件：

 open(r'./data/Annotations/%s.xml' % (image_id), 'rb')

接下来就会在data/labels中看到：全部的txt标签

每一个txt文本会生成一共5个数字：第一个是整形的数，表示类别:0表明第一类，以此类推，后面四个数字是坐标经过归一化后的表示。

3.2.3 切分训练集与测试集：

执行train_test_split.py

import os
import randomtrainval_percent = 1  # 可自行进行调节
train_percent = 1
xmlfilepath = './data/Annotations'
txtsavepath = './data/ImageSets\Main'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)# ftrainval = open('ImageSets/Main/trainval.txt', 'w')
ftest = open('./data/ImageSets/Main/test.txt', 'w')
ftrain = open('./data/ImageSets/Main/train.txt', 'w')
# fval = open('ImageSets/Main/val.txt', 'w')for i in list:name = total_xml[i][:-4] + '\n'if i in trainval:# ftrainval.write(name)if i in train:ftest.write(name)# else:# fval.write(name)else:ftrain.write(name)# ftrainval.close()
ftrain.close()
# fval.close()
ftest.close()

其中trainval_percent = 1表示验证集比例，1表明1：9 若是有5000张图片，就会切割成4500张训练集，和500张验证集。

trainval_percent = 1  # 可自行进行调节

运行path_trans补全路径，并写入train.txt

import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
from os import listdir, getcwd
from os.path import joinsets = ['train', 'test']classes = ['smoke']  # 本身训练的类别def convert(size, box):dw = 1. / size[0]dh = 1. / size[1]x = (box[0] + box[1]) / 2.0y = (box[2] + box[3]) / 2.0w = box[1] - box[0]h = box[3] - box[2]x = x * dww = w * dwy = y * dhh = h * dhreturn (x, y, w, h)def convert_annotation(image_id):in_file = open('data/Annotations/%s.xml' % (image_id), 'rb')out_file = open('data/labels/%s.txt' % (image_id), 'w')tree = ET.parse(in_file)root = tree.getroot()size = root.find('size')w = int(size.find('width').text)h = int(size.find('height').text)for obj in root.iter('object'):difficult = obj.find('difficult').textcls = obj.find('name').textif cls not in classes or int(difficult) == 1:continuecls_id = classes.index(cls)xmlbox = obj.find('bndbox')b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),float(xmlbox.find('ymax').text))bb = convert((w, h), b)out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')wd = getcwd()
for image_set in sets:if not os.path.exists('data/labels/'):os.makedirs('data/labels/')image_ids = open('data/ImageSets/Main/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()list_file = open('data/%s.txt' % (image_set), 'w')for image_id in image_ids:list_file.write('data/images/%s.jpg\n' % (image_id))convert_annotation(image_id)list_file.close()

接下来编写yaml文本：
见smoke.yaml

将咱们上一步生成的train.txt 和test.txt 补全路径后的这两个txt路径写入到yaml中，而后nc：修改成本身类别的数量，以及names【‘smoke’】

4、开始训练

4.1：开始训练

在上面咱们作好数据预处理后，就能够开始训练了，上面的一些处理步骤，每一个人均可能不一样，不过大致上思路是一致的。

接下来咱们能够进行预训练，下载官方的预训练模型：
yolov5s yolov5m yolov5l yolov5x来 我在个人github中方了yolov5s，比较小，只有25mb，专门为移动端考虑了，真好。

固然也能够不使用预训练模型，使用与否，在总时间上是差很少的，不过

为何要使用预训练模型？

做者已尽其所能设计了基准模型。咱们能够在本身的数据集上使用预训练模型，而不是从头构建模型来解决相似的天然语言处理问题。

尽管仍然须要进行一些微调，但它已经为咱们节省了大量的时间：一般是每一个损失降低更快和计算资源节省。

加快梯度降低的收敛速度

更有可能得到一个低模型偏差，或者低泛化偏差的模型

下降因未初始化或初始化不当致使的梯度消失或者梯度爆炸问题。此状况会致使模型训练速度变慢，崩溃，直至失败。

其中随机初始化，能够打破对称性，从而保证不一样的隐藏单元能够学习到不一样的东西

接下来开始训练：

 python train.py --data data/smoke.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights weights/yolov5s.pt --batch-size 10 --epochs 100

解释一下：

咱们–data data/smoke.yaml 中就是在smoke.yaml中撰写的训练代码路径和类别等data，经过这个获取训练的图片和label标签等。

而后-cfg models/yolov5s.yaml 和 --weights weights/yolov5s.pt是获取配置和预训练模型权重

batch-size 10 你们都懂，default是16，你们能够改为16，在yolov5s中模型参施很少，百万左右，因此显存消耗很少，个人配置不好，显存4g，在使用yolov5m中以及不能调到16。

会报cuda out of memory 报错，就把batch size下降就行。

而后最后是epoch，这个也不用解释，我在使用yolov5m训练5k张图片在100epoch中花费 了24小时，一个epoch13分钟。

训练过程当中，会慢慢在runs中生成tensorboard，可视化损失降低

固然也能够在本地稍微看看：

这幅图中，咱们的类别只有1个，第三幅图显示了咱们数据中的宽高比，归一化后，广泛在0.1左右，说明数据确实很小，也会面临模糊问题，致使数据质量下降。

4.2：训练过程

分别是epoch，显存消耗…其余的你们能够查看源码

4.3：训练优化

使用混合精度模型

在前面配置好环境后：

mixed_precision = True
try:  # Mixed precision training https://github.com/NVIDIA/apexfrom apex import amp
except:print('Apex recommended for faster mixed precision training: https://github.com/NVIDIA/apex')mixed_precision = False  # not installed

判断是否可用apex作混合精度模型训练

而后

    if mixed_precision:model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level='O1', verbosity=0)

在optimizer中amp初始化一下 o1表明级别，注意是欧 不是零。

接着：

            if mixed_precision:with amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss:scaled_loss.backward()

优化反向传播。

组装到cuda训练

    opt.img_size.extend([opt.img_size[-1]] * (2 - len(opt.img_size)))  # extend to 2 sizes (train, test)device = torch_utils.select_device(opt.device, apex=mixed_precision, batch_size=opt.batch_size)if device.type == 'cpu':mixed_precision = False

4.4 训练参数：

详情参见注释。

5、实时检测

运行detect.py便可

其中，推理一张图片，那么就在–source中的default写上图片路径，

也能够如图写上整个图片文件夹，这样会检测全部图片。

也能够写上视频地址和视频文件夹，检测全部视频，存放于inference 的out中。

改为0 就是实时检测了~默认电脑摄像头，固然也能够改为手机。这个也很简单，须要的能够私聊我，微信会放在最下方。

帧率很高，普通设备也能达到30+，可谓是速度极快，要是你们设备好一些，能够试一下YOLOv5L和YOLOV5x，跑完了能够私聊分享一下，与我交流。

6、YOLO系列可视化对比

类别100类

每类300张图片

测试图片1087张，阀值0.5 ,预测正确

           yolov3-tiny      yolov4       yolov5

预测结果 737 954 955

模型大小 33.97M 246.19M 28.99M(yolov5s.pt)

yolov5s的精度和yolov4差很少，但模型大小只有yolov4的11.77%（我的数据集，数据可能有点误差，但仍是能说明问题的）

实时对比

附上视频：https://www.bilibili.com/video/av328439400/

7、写在后面

这篇文章大体介绍了yolov5的自训练，接下来咱们能够进行调优。已经作消融对比实验，慢慢的更熟悉目标检测。继续我会在下篇中介绍文中的一些技术栈，让你们知根知底。

所有连接传送门

最后再发一次全部的连接！

香烟数据集：连接：https://pan.baidu.com/s/1t8u94x51TO7pLciU8AoaiQ
提取码：n2wr

吸烟手势数据集：连接：https://pan.baidu.com/s/1BSH4yn3GBzF3hDTWAqKzDQ
提取码：9r8t

烟雾数据集：连接：https://pan.baidu.com/s/1RKvkkmfpHiPunkFMAEdoAQ
提取码：ag0x

YOLOv5 原做者github：https://github.com/ultralytics/yolov5

个人github ：https://github.com/CVUsers/Smoke-Detect-by-YoloV5/tree/master 欢迎star ，将长期更新！

最后还有不少知识点没分享，关注一下博主，下次分享。

另外欢迎加入深度学习算法交流群，与群内工程师朋友门一块儿交流学术，共商算法，加油！