保姆教程 | YOLOv5在建筑工地中安全帽佩戴检测的应用

2022-05-26 14:36:33 浏览数 (1)

视觉/图像重磅干货，第一时间送达!

教程来自：https://github.com/PeterH0323/Smart_Construction

编辑:AI深度前沿视线

一、YOLO v5训练自己数据集教程

  • 1.1 创建自己的数据集配置文件
  • 1.2 创建每个图片对应的标签文件
  • 1.3 文件放置规范
  • 1.4 聚类得出先验框（可选）
  • 1.5 选择一个你需要的模型
  • 1.6 开始训练
  • 1.7 看训练之后的结果

二、侦测

三、检测危险区域内是否有人

  • 3.1 危险区域标注方式
  • 3.2 执行侦测
  • 3.3 效果：在危险区域里面的人体会被 红色框 选出来

四、生成 ONNX

五、增加数据集的分类

该项目是使用 YOLOv5 v2.x 来训练在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用,先来一波演示！

指标

yolov5s 为基础训练，epoch = 50

分类

P

R

mAP0.5

总体

0.884

0.899

0.888

人体

0.846

0.893

0.877

头

0.889

0.883

0.871

安全帽

0.917

0.921

0.917

对应的权重文件：https://pan.baidu.com/share/init?surl=ELPhtW-Q4G8UqEr4YrV_5A，提取码: b981

yolov5m 为基础训练，epoch = 100

分类

P

R

mAP0.5

总体

0.886

0.915

0.901

人体

0.844

0.906

0.887

头

0.9

0.911

0.9

安全帽

0.913

0.929

0.916

对应的权重文件：https://pan.baidu.com/share/init?surl=0hlKrgpxVsw4d_vHnPHwEA，提取码: psst

yolov5l 为基础训练，epoch = 100

分类

P

R

mAP0.5

总体

0.892

0.919

0.906

人体

0.856

0.914

0.897

头

0.893

0.913

0.901

安全帽

0.927

0.929

0.919

对应的权重文件：https://pan.baidu.com/share/init?surl=iMZkRNXY1fowpQCcapFDqw，提取码: a66e

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YOLOv5训练自己数据集教程

使用的数据集：Safety-Helmet-Wearing-Dataset ，感谢这位大神的开源数据集！

https://github.com/njvisionpower/Safety-Helmet-Wearing-Dataset

本文结合 YOLOv5官方教程 来写

环境准备

首先确保自己的环境：

代码语言：javascript复制
Python >= 3.7
Pytorch == 1.5.x

训练自己的数据

提示：

关于增加数据集分类的方法，请看【5. 增加数据集的分类】

1.1 创建自己的数据集配置文件

因为我这里只是判断 【人没有带安全帽】、【人有带安全帽】、【人体】 3个类别 ，基于 data/coco128.yaml 文件，创建自己的数据集配置文件 custom_data.yaml

代码语言：javascript复制
# 训练集和验证集的 labels 和 image 文件的位置
train: ./score/images/train
val: ./score/images/val

# number of classes
nc: 3

# class names
names: ['person', 'head', 'helmet']

1.2 创建每个图片对应的标签文件

使用标注工具类似于 Labelbox 、CVAT 、精灵标注助手 标注之后，需要生成每个图片对应的 .txt 文件，其规范如下：

  • 每一行都是一个目标
  • 类别序号是零索引开始的（从0开始）
  • 每一行的坐标 class x_center y_center width height 格式
  • 框坐标必须采用归一化的 xywh格式（从0到1）。如果您的框以像素为单位，则将x_center和width除以图像宽度，将y_center和height除以图像高度。代码如下：
代码语言：javascript复制
import numpy as np
def convert(size, box):
    """
    将标注的 xml 文件生成的【左上角x,左上角y,右下角x，右下角y】标注转换为yolov5训练的坐标
    :param size: 图片的尺寸：[w,h]
    :param box: anchor box 的坐标 [左上角x,左上角y,右下角x,右下角y,]
    :return: 转换后的 [x,y,w,h]
    """
    x1 = int(box[0])
    y1 = int(box[1])
    x2 = int(box[2])
    y2 = int(box[3])
    dw = np.float32(1. / int(size[0]))
    dh = np.float32(1. / int(size[1]))
    w = x2 - x1
    h = y2 - y1
    x = x1   (w / 2)
    y = y1   (h / 2)
    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return [x, y, w, h]

生成的 .txt 文件放置的名字是图片的名字，放置在 label 文件夹中，例如：

代码语言：javascript复制
./score/images/train/00001.jpg  # image
./score/labels/train/00001.txt  # label

生成的 .txt 例子

代码语言：javascript复制
1 0.1830000086920336 0.1396396430209279 0.13400000636465847 0.15915916301310062
1 0.5240000248886645 0.29129129834473133 0.0800000037997961 0.16816817224025726
1 0.6060000287834555 0.29579580295830965 0.08400000398978591 0.1771771814674139
1 0.6760000321082771 0.25375375989824533 0.10000000474974513 0.21321321837604046
0 0.39300001866649836 0.2552552614361048 0.17800000845454633 0.2822822891175747
0 0.7200000341981649 0.5570570705458522 0.25200001196935773 0.4294294398277998
0 0.7720000366680324 0.2567567629739642 0.1520000072196126 0.23123123683035374

1.3 文件放置规范

文件树如下

1.4 聚类得出先验框（Yolov5 内部已做适配，可选）

使用代码 ./data/gen_anchors/clauculate_anchors.py ，修改数据集的路径

代码语言：javascript复制
FILE_ROOT = r"xxx" # 根路径
ANNOTATION_ROOT = r"xxx"  # 数据集标签文件夹路径
ANNOTATION_PATH = FILE_ROOT   ANNOTATION_ROOT

跑完会生成一个文件 anchors.txt，里面有得出的建议先验框：

代码语言：javascript复制
Best Accuracy = 79.72%
Best Anchors = [[14.74, 27.64], [23.48, 46.04], [28.88, 130.0], [39.33, 148.07], [52.62, 186.18], [62.33, 279.11], [85.19, 237.87], [88.0, 360.89], [145.33, 514.67]]

1.5 选择一个您需要的模型

在文件夹 ./models 下选择一个你需要的模型然后复制一份出来，将文件开头的 nc = 修改为数据集的分类数，下面是借鉴 ./models/yolov5s.yaml来修改的

代码语言：javascript复制
# parameters
nc: 3  # number of classes     <============ 修改这里为数据集的分类数
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple

# anchors
anchors: # <============ 根据 ./data/gen_anchors/anchors.txt 中的 Best Anchors 修改，需要取整（可选）
  - [14,27, 23,46, 28,130] 
  - [39,148, 52,186, 62.,279] 
  - [85,237, 88,360, 145,514]

# YOLOv5 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Focus, [64, 3]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 9, BottleneckCSP, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, BottleneckCSP, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 9
  ]

# YOLOv5 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 13

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]],  # 17

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 20

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 23

   [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

1.6 开始训练

这里选择了 yolov5s 模型进行训练，权重也是基于 yolov5s.pt 来训练

代码语言：javascript复制
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 10 --data ./data/custom_data.yaml --cfg ./models/custom_yolov5.yaml --weights ./weights/yolov5s.pt

其中，yolov5s.pt 需要自行下载放在本工程的根目录即可，下载地址 官方权重

1.7 看训练之后的结果

训练之后，权重会保存在 ./runs 文件夹里面的每个 exp 文件里面的 weights/best.py ，里面还可以看到训练的效果

2

推断

侦测图片会保存在 ./inferenct/output/ 文件夹下

运行命令：

代码语言：javascript复制
python detect.py --source   0  # webcam
                            file.jpg  # image 
                            file.mp4  # video
                            path/  # directory
                            path/*.jpg  # glob
                            rtsp://170.93.143.139/rtplive/470011e600ef003a004ee33696235daa  # rtsp stream
                            http://112.50.243.8/PLTV/88888888/224/3221225900/1.m3u8  # http stream

例如使用我的 s 权重检测图片，可以运行以下命令，侦测图片会保存在 ./inferenct/output/ 文件夹下

代码语言：javascript复制
python detect.py --source 图片路径 --weights ./weights/helmet_head_person_s.pt

3

检测危险区域内是否有人

3.1 危险区域标注方式

我这里使用的是 精灵标注助手 标注，生成了对应图片的 json 文件

3.2 执行侦测

侦测图片会保存在 ./inferenct/output/ 文件夹下

运行命令：

代码语言：javascript复制
python area_detect.py --source ./area_dangerous --weights ./weights/helmet_head_person_s.pt

3.3 效果：在危险区域里面的人体会被 红色框 选出来

4

生成 ONNX

4.1 安装 onnx 库

代码语言：javascript复制
pip install onnx

4.2 执行生成

代码语言：javascript复制
python ./models/export.py --weights ./weights/helmet_head_person_s.pt --img 640 --batch 1

onnx 和 torchscript 文件会生成在 ./weights 文件夹中

5

增加数据集的分类

关于增加数据集分类的方法：

SHWD 数据集里面没有 person 的类别，先将现有的自己的数据集执行脚本生成yolov5需要的标签文件.txt，之后再用yolov5x.pt 加上 yolov5x.yaml ，使用指令检测出人体

代码语言：javascript复制
python detect.py --save-txt --source ./自己数据集的文件目录 --weights ./weights/yolov5x.pt
代码语言：javascript复制
yolov5 会推理出所有的分类，并在 inference/output 中生成对应图片的 .txt 标签文件；

修改 ./data/gen_data/merge_data.py 中的自己数据集标签所在的路径，执行这个python脚本，会进行 person 类型的合并。

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—THE END—

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