YOLOv5超详细的入门级教程（训练篇）（二）——VOC2007模型复现

2022-08-18 10:14:28 浏览数 (1)

Pytorch-YOLOv5

经过的学习后，明白了训练模型的全套流程，现在我们的问题是如何提升模型的性能？非常重要的一个环节便是数据集，一个好的数据集对于模型性能是至关重要的。我们首先利用VOC2007数据集来对模型进行复现

利用VOC2007对模型进行训练

下载VOC2007数据集

  • 首先，附上VOC数据集下载链接。我们选择的是VOC2007数据集，可以看到现在最新版本的数据集是VOC2012，数量也多了很多。需要下载训练集和测试集：

- TIPS：用迅雷下载速度起飞哦！！！（之前我只下载了训练集，在这里补下测试集）

- 将两个压缩文件在同一级目录下解压到当前文件夹，两个压缩包的内容会合并在VOCdevkit中

- 恍然大悟，原来加上了测试集之后，VOC2007数据集就是正常人能理解的排序了。当看到训练集中第一个图片000005.jpg时云里雾里。

转换为YOLO标注格式的文件

  • 这时我们对于VOC2007数据集有了进一步的理解，有以下文件：

我们做的时目标检测任务，而且不是人的动作识别（具有人体部位的数据）（layout是做这个任务的）所以上述的SegmentationClass,SegmentationObject,Layout,Segmentation文件夹我们都不需要。- 在data目录下，放入VOCdevkit（包括了一整个VOC2007数据集），在相同的文件夹内创建voc2yolo.py，内容如下，并运行

代码语言：javascript复制
import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
from os import listdir, getcwd
from os.path import join
 
# 这里就体现出来了咱们在1.2步骤的时候我说的尽量按照那个目录名进行操作的优势，
# 在这可以剩下很多去修改名称的精力
# sets=[('2012', 'train'), ('2012', 'val'), ('2007', 'train'), ('2007', 'val'), ('2007', 'test')]
sets=[ ('2007', 'train'), ('2007', 'val'), ('2007', 'test')]  # 我只用了VOC2007
 
classes = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle",
           "bus", "car", "cat", "chair", "cow",
           "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person",
           "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"]
#classes = ["face"]  # 修改为自己的label
 
def convert(size, box):
    dw = 1./(size[0])  # 有的人运行这个脚本可能报错，说不能除以0什么的，你可以变成dw = 1./((size[0]) 0.1)
    dh = 1./(size[1])  # 有的人运行这个脚本可能报错，说不能除以0什么的，你可以变成dh = 1./((size[0]) 0.1)
    x = (box[0]   box[1])/2.0 - 1
    y = (box[2]   box[3])/2.0 - 1
    w = box[1] - box[0]
    h = box[3] - box[2]
    x = x*dw
    w = w*dw
    y = y*dh
    h = h*dh
    return (x,y,w,h)
 
def convert_annotation(year, image_id):
    in_file = open('VOCdevkit/VOC%s/Annotations/%s.xml'%(year, image_id))
    out_file = open('VOCdevkit/VOC%s/labels/%s.txt'%(year, 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').text
        cls = obj.find('name').text
        if cls not in classes or int(difficult)==1:
            continue
        cls_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 year, image_set in sets:
    if not os.path.exists('VOCdevkit/VOC%s/labels/'%(year)):
        os.makedirs('VOCdevkit/VOC%s/labels/'%(year))
    image_ids = open('VOCdevkit/VOC%s/ImageSets/Main/%s.txt'%(year, image_set)).read().strip().split()
    list_file = open('%s_%s.txt'%(year, image_set), 'w')
    for image_id in image_ids:
        list_file.write('%s/VOCdevkit/VOC%s/JPEGImages/%s.jpgn'%(wd, year, image_id))
        convert_annotation(year, image_id)
    list_file.close()
 
# 这块是路径拼接，暂时用不上，先都注释了
# os.system("cat 2007_train.txt 2007_val.txt 2012_train.txt 2012_val.txt > train.txt")
# os.system("cat 2007_train.txt 2007_val.txt 2007_test.txt 2012_train.txt 2012_val.txt > train.all.txt")

可以看到生成了三个数据集的路径txt文件，和label文件夹。

修改配置文件

还是原来的步骤，我们继续巩固以下~

1. 修改voc.yaml文件

这里我们直接修改voc.yaml的文件，可以看到还有coco.yaml文件，其实就是你的数据集的配置文件罢了！！

代码语言：javascript复制
# PASCAL VOC dataset http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/
# Download command: bash ./data/get_voc.sh
# Train command: python train.py --data voc.yaml
# Default dataset location is next to /yolov5:
#   /parent_folder
#     /VOC
#     /yolov5
 
 
# train and val data as 1) directory: path/images/, 2) file: path/images.txt, or 3) list: [path1/images/, path2/images/]
train: F:AIdatasetsVOC2007VOCdevkitVOC20072007_train.txt
val: F:AIdatasetsVOC2007VOCdevkitVOC20072007_val.txt
 
# number of classes
nc: 20
 
# class names
names: ['aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat', 'bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair', 'cow', 'diningtable', 'dog',
        'horse', 'motorbike', 'person', 'pottedplant', 'sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor']

可以看到博主把常用数据集都放在了一个路径里，整理在一起！！值得学习

2.修改yolov5s.yaml文件

该文件需要修改的地方是第2行nc的个数，需要改成自己数据集类别的个数，对于VOC数据集改成20。

3. 修改train.py

其他的一些超参数自行修改即可。

出现了的问题

  1. 发现原博主的数据路径用的是/，但是在win下用的是，所以找不到label（可能是这个原因） 把voc2yolo.py中最后的代码修改为
代码语言：javascript复制
 list_file.write('%s/VOCdevkit/VOC%s/JPEGImages/%s.jpgn'%(wd, year, image_id))
 换成
  list_file.write('%sVOCdevkitVOC%sJPEGImages%s.jpgn'%(wd, year, image_id))
  1. 但是发现还是找不到label，我们把将里面所有txt文件复制到 [ VOCdevkitVOC2007JPEGImages ]中即可。1. 这时，常规错误出现了

这类报错原因是显卡内存太小了，一次装不下太多的图片，因此可以通过–batch-size调整每个批次样本的个数，默认值是16。报错后可以调整为8试试，如果还是报错，再调整为4试试，如果还是报错，那请找一把锤子，瞄准电脑主机箱用力地砸下去…我的batch-size已经改成1了伙计们。。那下一个教程咱们就利用远程服务器来进行模型训练吧！~

解决之前的一些疑惑？

PASCAL_VOC中的正负样本

  • 在Main文件夹下可以看到很多的txt文件，作用是什么呢？就是分出test集、train集和val集。还有一个trainval集（train val和合集嘛） 刚打开的时候发现有84个txt文件，其中有四个不带前缀，剩下的80个呢分别对应了VOC中的20个类别的四个数据集txt文件。

train、test、trainval、val里面的内容如下，就是很常规的划分数据集：

- 但是在那20个类别的数据对应的train、test…文件中，除了划分数据之外，还做了正负样本的标注

  • 这个1和-1所代表的正负样本究竟是什么呢？
    • 在机器学习中，数据预处理一般包括数据清洗、数据集成、数据采样。而正负样本涉及到了数据采样的问题，因此后面也提一下。- 简单来说，和概率论中类似，一般我们看一个问题时，只关注一个事件（希望它发生或者成功，并对其进行分析计算），而正样本就是属于我们关注的这一类别的样本，负样本就是指不属于该类别的样本。- 一般来说，比如我们训练分类器时，希望样本中正负样本的比例是接近于1:1的。因为如果正样本占比很大（比如90%）或者负样本占比远超正样本，那么训练结果可想而知，获得的分类器在测试中的效果会很差。（这也得出了为什么我们在中的检测器效果很差的原因，60张图片全是奇奇怪怪的正样本）

数据采样平衡

所以在进行数据采样时，如何解决数据不平衡的问题呢？

1.过采样（over-sampling）

这是一种较为直接的办法，即通过随机复制少数类来增加其中的实例数量，从而可增加样本中少数类的代表性。

2.欠采样（under-sampling）

这种方法也比较直接，即通过随机消除占多数类的样本来平衡类分布，直到多数类和少数类实现平衡。

3.获取更多样本

上面的两种方法比较直接方便，但也存在弊端，比如过采样可能会导致过拟合，欠采样可能无法很好地利用有限的数据（这也可能会造成过拟合）。因此最好还是获取更多的样本来补充，我认为主要有下面两种方法：

  1. 采集 例如在海贼王漫画的样本中，我们要进行20x20大小的海贼检测，那么为了获取尽可能多的负样本，我们可以截取一张1000x1000大小的海王类图像，将其拆分为20x20大小的片段加入到负样本中（即50x50地进行分割）。1. 生成 为了获得更多负样本，我们也可将前面1000x1000的海王类图像先拆分为10x10大小，这就比之前多出了4倍的负样本图像。不过要注意的是，为了保持大小的一致，还需进一步将其拉伸至20x20的大小。当然，其实不需要从体积上达到这么大的比例，关键是像素尺寸的匹配。

References

  1. 手把手教会使用YOLOv5训练VOC2007数据集 皇天不负有心人，在我想要探索的时候已经有好心人把路摸索好了，可以愉快的跟随前人的经验！（这个博主的帖子非常的清晰）1. PASCAL VOC数据集分析1. machine learning笔记：数据采样之正样本和负样本 通俗易懂，但是网站总是出bug啊，网页五光十色的。。
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