文章目录
利用Kaggle平台提供免费的GPU采用Yolov5算法进行口罩模型数据的训练
前言
利用Kaggle平台提供免费的GPU采用Yolov5算法进行口罩模型数据的训练
一、使用步骤
（一）下载Yolov5源码
YOLOv5 开源代码项目下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5
（二）配置Yolov5所需的库
在下载源码的路径中输入cmd，输入如下命令：
pip install —r requirements.txt
我的路径如下：
（三）修改源码
1.修改输出文件的保存路径
在train.py中修改为：
#采用kaggele训练模型一定要修改文件的保存路径
parser.add_argument('--project', default= '/kaggle/working/runs/train', help='save to project/name')
2.添加mask.yaml
在data文件夹中增加mask.yaml：
# Custom data for safety helmet
# train and val data as 1) directory: path/images/, 2) file: path/images.txt, or 3) list: [path1/images/, path2/images/]
train: data/mask/images/train #口罩训练集的路径
val: data/mask/images/val #口罩验证集的路径
# number of classes
nc: 2
# class names
#names: ['mask', 'face']
names: ['face', 'mask']
3.修改models
在models文件夹下的yolov5s.yaml文件：
# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license
# Parameters
#nc: 80 # number of classes
nc: 2 # number of classes #佩戴口罩和未佩戴口罩两个类别
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
# [from, number, module, args]
[[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4
[-1, 3, C3, [128]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8
[-1, 6, C3, [256]],
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16
[-1, 9, C3, [512]],
[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32
[-1, 3, C3, [1024]],
[-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9
]
# YOLOv5 v6.0 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, C3, [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, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small)
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4
[-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium)
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5
[-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large)
[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)
]
4.配置train.py
修改train.py中的源码：
...............
def parse_opt(known=False):
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--weights', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='initial weights path')
parser.add_argument('--cfg', type=str, default='', help='model.yaml path')
#data为自己新增的mask.yaml文件
parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/mask.yaml', help='dataset.yaml path')
parser.add_argument('--hyp', type=str, default=ROOT / 'data/hyps/hyp.scratch-low.yaml', help='hyperparameters path')
#训练的轮数
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100)
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, 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')
parser.add_argument('--noplots', action='store_true', help='save no plot files')
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='', 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('--optimizer', type=str, choices=['SGD', 'Adam', 'AdamW'], default='SGD', help='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='max dataloader workers (per RANK in DDP mode)')
# parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/train', help='save to project/name')
#采用kaggele训练模型一定要修改文件的保存路径（非常重要）
parser.add_argument('--project', default= '/kaggle/working/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('--cos-lr', action='store_true', help='cosine LR scheduler')
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', nargs='+', type=int, default=[0], help='Freeze layers: backbone=10, first3=0 1 2')
parser.add_argument('--save-period', type=int, default=-1, help='Save checkpoint every x epochs (disabled if < 1)')
parser.add_argument('--seed', type=int, default=0, help='Global training seed')
parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='Automatic DDP Multi-GPU argument, do not modify')
# Weights & Biases arguments
parser.add_argument('--entity', default=None, help='W&B: Entity')
parser.add_argument('--upload_dataset', nargs='?', const=True, default=False, help='W&B: Upload data, "val" option')
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')
return parser.parse_known_args()[0] if known else parser.parse_args()
............
（四）在Kaggle上部署项目
1.把源码本地打包成.zip格式上传到Kaggle的Data上：
2.在代码框中输入如下命令并运行：
pip install -r ../input/yolov5mask/yolov5-6.2-mask/requirements.txt
3.运行train.py：
!python ../input/yolov5mask/yolov5-6.2-mask/train.py
4.下载run中训练好的模型：
5.本机上测试训练好的模型：
将训练好的模型数据放在本地项目的runs\train\exp中：
E:\pythonProject\pycharm\yolov5-6.2-mask\runs\train\exp
我的：
修改detect.py中的代码：
def parse_opt():
parser = argparse.ArgumentParser()
# parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='model path(s)')
#下载训练好的口罩模型
parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='./runs/train/exp/weights/best.pt', help='model path(s)')
parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob, 0 for webcam')
#网络摄像头
# parser.add_argument('--source', type=str, default=1, help='file/dir/URL/glob, 0 for webcam')
# parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path')
#自己的口罩数据
parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/mask.yaml', help='(optional) dataset.yaml path')
parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[640], help='inference size h,w')
#置信度
parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.5, help='confidence threshold')
parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold')
parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image')
parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='show results')
parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')
parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes')
parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos')
parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3')
parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS')
parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference')
parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features')
parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models')
parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/detect', help='save results to project/name')
parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name')
parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
parser.add_argument('--line-thickness', default=3, type=int, help='bounding box thickness (pixels)')
parser.add_argument('--hide-labels', default=False, action='store_true', help='hide labels')
parser.add_argument('--hide-conf', default=False, action='store_true', help='hide confidences')
parser.add_argument('--half', action='store_true', help='use FP16 half-precision inference')
parser.add_argument('--dnn', action='store_true', help='use OpenCV DNN for ONNX inference')
opt = parser.parse_args()
opt.imgsz *= 2 if len(opt.imgsz) == 1 else 1 # expand
print_args(vars(opt))
return opt
运行即可，效果如下：
二、YOLOv5 的 Android 部署，基于 tflite
把自己训练的口罩模型移植到Android上，参考链接https://blog.csdn.net/djstavaV/article/details/126737098
预测效果：
三、总结
利用Kaggle免费提供的GPU能很好的对YOLOV5口罩数据集的进行训练。
源码和口罩的数据集（口罩数据集有7959张照片，标签已经标注，模型已经训练好，可以直接下载使用）:下载链接
文章出处登录后可见！
已经登录？立即刷新
