内容
- 前言
- 0、导入需要的包和基本配置
- 1、设置opt参数
- 2、执行main函数
- 3、执行run函数
- 3.1、载入参数
- 3.2、初始化一些配置
- 3.3、载入模型和模型参数并调整模型
- 3.4、加载推理数据
- 3.5、推理前测试
- 3.6、正式推理
- 3.6.1、处理每一张图片/视频的格式
- 3.6.2、对每张图片/视频进行前向推理
- 3.6.3、nms除去多余的框
- 3.6.4、考虑进行二次分类
- 3.6.5、后续保存或者打印预测信息
- 3.7、推理结束, 保存结果, 打印信息
- 总结
前言
源码：YOLOv5源码.
导航:【YOLOV5-5.x 源码讲解】整体项目文件导航.
注释版全部项目文件已上传至GitHub:yolov5-5.x-annotations.
这个函数是一个检测（推理）脚本，可以输入images, videos, directories, streams等进行检测。这个脚本的执行结果一般会保存在runs/detect/expxx下。
0、导入需要的包和基本配置
import argparse # python的命令行解析的标准模块 可以让我们直接在命令行中就可以向程序中传入参数并让程序运行
import sys # sys系统模块 包含了与Python解释器和它的环境有关的函数。
import time # 时间模块 更底层
from pathlib import Path # Path将str转换为Path对象 使字符串路径易于操作的模块
import cv2 # opencv模块
import torch # pytorch模块
import torch.backends.cudnn as cudnn # cuda模块
FILE = Path(__file__).absolute() # FILE = WindowsPath 'F:\yolo_v5\yolov5-U\detect.py'
# 将''F:/yolo_v5/yolov5-U''加入系统的环境变量 该脚本结束后失效
sys.path.append(FILE.parents[0].as_posix()) # add yolov5-U/ to path
# ----------------- 导入自定义的其他包 -------------------
from models.experimental import attempt_load
from utils.datasets import LoadStreams, LoadImages
from utils.general import check_img_size, check_requirements, check_imshow, colorstr, non_max_suppression, \
apply_classifier, scale_coords, xyxy2xywh, strip_optimizer, set_logging, increment_path, save_one_box
from utils.plots import colors, plot_one_box
from utils.torch_utils import select_device, load_classifier, time_synchronized, model_info, prune
1、设置opt参数
def parse_opt():
"""
opt参数解析
weights: 模型的权重地址 默认 weights/best.pt
source: 测试数据文件(图片或视频)的保存路径 默认data/images
imgsz: 网络输入图片的大小 默认640
conf-thres: object置信度阈值 默认0.25
iou-thres: 做nms的iou阈值 默认0.45
max-det: 每张图片最大的目标个数 默认1000
device: 设置代码执行的设备 cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu
view-img: 是否展示预测之后的图片或视频 默认False
save-txt: 是否将预测的框坐标以txt文件格式保存 默认True 会在runs/detect/expn/labels下生成每张图片预测的txt文件
save-conf: 是否保存预测每个目标的置信度到预测tx文件中 默认True
save-crop: 是否需要将预测到的目标从原图中扣出来 剪切好 并保存 会在runs/detect/expn下生成crops文件，将剪切的图片保存在里面 默认False
nosave: 是否不要保存预测后的图片 默认False 就是默认要保存预测后的图片
classes: 在nms中是否是只保留某些特定的类 默认是None 就是所有类只要满足条件都可以保留
agnostic-nms: 进行nms是否也除去不同类别之间的框 默认False
augment: 预测是否也要采用数据增强 TTA
update: 是否将optimizer从ckpt中删除 更新模型 默认False
project: 当前测试结果放在哪个主文件夹下 默认runs/detect
name: 当前测试结果放在run/detect下的文件名 默认是exp
exist-ok: 是否存在当前文件 默认False 一般是 no exist-ok 连用 所以一般都要重新创建文件夹
line-thickness: 画框的框框的线宽 默认是 3
hide-labels: 画出的框框是否需要隐藏label信息 默认False
hide-conf: 画出的框框是否需要隐藏conf信息 默认False
half: 是否使用半精度 Float16 推理 可以缩短推理时间 但是默认是False
"""
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='weights/best.pt', help='model.pt path(s)')
parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='file/dir/URL/glob, 0 for webcam')
parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)')
parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, 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', default=True, action='store_true', help='save results to *.txt')
parser.add_argument('--save-conf', default=True, action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')
parser.add_argument('--save-crop', default=True, 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: --class 0, or --class 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('--update', action='store_true', help='update all models')
parser.add_argument('--project', default='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('--prune-model', default=False, action='store_true', help='model prune')
parser.add_argument('--fuse', default=False, action='store_true', help='fuse conv and bn')
opt = parser.parse_args()
return opt
2、执行main函数
def main(opt):
# 调用colorstr函数彩色打印选择的opt参数
print(colorstr('detect: ') + ', '.join(f'{k}={v}' for k, v in vars(opt).items()))
# 检查已经安装的包是否满足requirements对应txt文件的要求
check_requirements(exclude=('tensorboard', 'thop'))
# 执行run 开始推理
run(**vars(opt))
3、执行run函数
3.1、载入参数
@torch.no_grad()
def run(weights='weights/yolov5s.pt', # 权重文件地址 默认 weights/best.pt
source='data/images', # 测试数据文件(图片或视频)的保存路径 默认data/images
imgsz=640, # 输入图片的大小 默认640(pixels)
conf_thres=0.25, # object置信度阈值 默认0.25 用在nms中
iou_thres=0.45, # 做nms的iou阈值 默认0.45 用在nms中
max_det=1000, # 每张图片最多的目标数量 用在nms中
device='', # 设置代码执行的设备 cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu
view_img=False, # 是否展示预测之后的图片或视频 默认False
save_txt=False, # 是否将预测的框坐标以txt文件格式保存 默认True 会在runs/detect/expn/labels下生成每张图片预测的txt文件
save_conf=False, # 是否保存预测每个目标的置信度到预测tx文件中 默认True
save_crop=False, # 是否需要将预测到的目标从原图中扣出来 剪切好 并保存 会在runs/detect/expn下生成crops文件，将剪切的图片保存在里面 默认False
nosave=False, # 是否不要保存预测后的图片 默认False 就是默认要保存预测后的图片
classes=None, # 在nms中是否是只保留某些特定的类 默认是None 就是所有类只要满足条件都可以保留
agnostic_nms=False, # 进行nms是否也除去不同类别之间的框 默认False
augment=False, # 预测是否也要采用数据增强 TTA 默认False
update=False, # 是否将optimizer从ckpt中删除 更新模型 默认False
project='runs/detect', # 当前测试结果放在哪个主文件夹下 默认runs/detect
name='exp', # 当前测试结果放在run/detect下的文件名 默认是exp => run/detect/exp
exist_ok=False, # 是否存在当前文件 默认False 一般是 no exist-ok 连用 所以一般都要重新创建文件夹
line_thickness=3, # bounding box thickness (pixels) 画框的框框的线宽 默认是 3
hide_labels=False, # 画出的框框是否需要隐藏label信息 默认False
hide_conf=False, # 画出的框框是否需要隐藏conf信息 默认False
half=False, # 是否使用半精度 Float16 推理 可以缩短推理时间 但是默认是False
prune_model=False, # 是否使用模型剪枝 进行推理加速
fuse=False, # 是否使用conv + bn融合技术 进行推理加速
):
3.2、初始化一些配置
# ===================================== 1、初始化一些配置 =====================================
# 是否保存预测后的图片 默认nosave=False 所以只要传入的文件地址不是以.txt结尾 就都是要保存预测后的图片的
save_img = not nosave and not source.endswith('.txt') # save inference images True
# 是否是使用webcam 网页数据 一般是Fasle 因为我们一般是使用图片流LoadImages(可以处理图片/视频流文件)
webcam = source.isnumeric() or source.endswith('.txt') or source.lower().startswith(
('rtsp://', 'rtmp://', 'http://', 'https://'))
# 检查当前Path(project) / name是否存在 如果存在就新建新的save_dir 默认exist_ok=False 需要重建
# 将原先传入的名字扩展成新的save_dir 如runs/detect/exp存在 就扩展成 runs/detect/exp1
save_dir = increment_path(Path(project) / name, exist_ok=exist_ok) # increment run
# 如果需要save txt就新建save_dir / 'labels' 否则就新建save_dir
# 默认save_txt=False 所以这里一般都是新建一个 save_dir(runs/detect/expn)
(save_dir / 'labels' if save_txt else save_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True) # make dir
# Initialize 初始化日志信息
set_logging()
# 获取当前主机可用的设备
device = select_device(device)
# 如果设配是GPU 就使用half(float16) 包括模型半精度和输入图片半精度
half &= device.type != 'cpu' # half precision only supported on CUDA
3.3、载入模型和模型参数并调整模型
# ===================================== 2、载入模型和模型参数并调整模型 =====================================
# 2.1、加载Float32模型
model = attempt_load(weights, map_location=device)
# 是否使用模型剪枝技术 加速推理
if prune_model:
model_info(model) # 打印模型信息
prune(model, 0.3) # 对模型进行剪枝 加速推理
model_info(model) # 再打印模型信息 观察剪枝后模型变化
# 是否使用模型的conv+bn融合技术 加速推理
if fuse:
model = model.fuse() # 将模型的conv+bn融合 可以加速推理
# 2.2、载入一些模型参数
# stride: 模型最大的下采样率 [8, 16, 32] 所有stride一般为32
stride = int(model.stride.max()) # model stride
# 确保输入图片的尺寸imgsz能整除stride=32 如果不能则调整为能被整除并返回
imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) # check image size 保证img size必须是32的倍数
# 得到数据集的所有类的类名
names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names # get class names
# 2.3、调整模型
# 是否将模型从float32 -> float16 加速推理
if half:
model.half() # to float16
# 是否加载二次分类模型
# 这里考虑到目标检测完是否需要第二次分类，自己可以考虑自己的任务自己加上 但是这里默认是False的 我们默认不使用
classify = False
if classify:
modelc = load_classifier(name='resnet50', n=2) # initialize
modelc.load_state_dict(torch.load('resnet50.pt', map_location=device)['model']).to(device).eval()
3.4、加载推理数据
# ===================================== 3、加载推理数据 =====================================
# Set Dataloader
# 通过不同的输入源来设置不同的数据加载方式
vid_path, vid_writer = None, None
if webcam:
# 一般不会使用webcam模式从网页中获取数据
view_img = check_imshow()
cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference
dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride)
else:
# 一般是直接从source文件目录下直接读取图片或者视频数据
dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride)
3.5、推理前测试
# ===================================== 4、推理前测试 =====================================
# 这里先设置一个全零的Tensor进行一次前向推理 判断程序是否正常
if device.type != 'cpu':
model(torch.zeros(1, 3, imgsz, imgsz).to(device).type_as(next(model.parameters()))) # run once
3.6、正式推理
# ===================================== 5、正式推理 =====================================
# 5.1、处理每一张图片的格式
t0 = time.time()
# path: 图片/视频的路径
# img: 进行resize + pad之后的图片
# img0s: 原尺寸的图片
# vid_cap: 当读取图片时为None, 读取视频时为视频源
for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
3.6.1、处理每一张图片/视频的格式
# 5.1、处理每一张图片/视频的格式
img = torch.from_numpy(img).to(device) # numpy array to tensor and device
img = img.half() if half else img.float() # 半精度训练 uint8 to fp16/32
img /= 255.0 # 归一化 0 - 255 to 0.0 - 1.0
# 如果图片是3维(RGB) 就在前面添加一个维度1当中batch_size=1
# 因为输入网络的图片需要是4为的 [batch_size, channel, w, h]
if img.ndimension() == 3:
img = img.unsqueeze(0)
3.6.2、对每张图片/视频进行前向推理
# 5.2、对每张图片/视频进行前向推理
t1 = time_synchronized()
# pred shape=[1, num_boxes, xywh+obj_conf+classes] = [1, 18900, 25]
pred = model(img, augment=augment)[0]
3.6.3、nms除去多余的框
# 5.3、nms除去多余的框
# Apply NMS 进行NMS
# conf_thres: 置信度阈值
# iou_thres: iou阈值
# classes: 是否只保留特定的类别 默认为None
# agnostic_nms: 进行nms是否也去除不同类别之间的框
# max_det: 每张图片的最大目标个数 默认1000
# pred: [num_obj, 6] = [5, 6] 这里的预测信息pred还是相对于 img_size(640) 的
pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_det=max_det)
t2 = time_synchronized()
3.6.4、考虑进行二次分类
# 5.4、考虑进行二次分类
# Apply Classifier 如果需要二次分类 就进行二次分类 一般是不需要的
if classify:
pred = apply_classifier(pred, modelc, img, im0s)
3.6.5、后续保存或者打印预测信息
# 5.5、后续保存或者打印预测信息
# 对每张图片进行处理 将pred(相对img_size 640)映射回原图img0 size
for i, det in enumerate(pred): # detections per image
if webcam:
# 如果输入源是webcam（网页）则batch_size>=1 取出dataset中的一张图片
p, s, im0, frame = path[i], f'{i}: ', im0s[i].copy(), dataset.count
else:
# 但是大部分我们一般都是从LoadImages流读取本都文件中的照片或者视频 所以batch_size=1
# p: 当前图片/视频的绝对路径 如 F:\yolo_v5\yolov5-U\data\images\bus.jpg
# s: 输出信息 初始为 ''
# im0: 原始图片 letterbox + pad 之前的图片
# frame: 初始为0 可能是当前图片属于视频中的第几帧？
p, s, im0, frame = path, '', im0s.copy(), getattr(dataset, 'frame', 0)
# 当前图片路径 如 F:\yolo_v5\yolov5-U\data\images\bus.jpg
p = Path(p) # to Path
# 图片/视频的保存路径save_path 如 runs\\detect\\exp8\\bus.jpg
save_path = str(save_dir / p.name) # img.jpg
# txt文件(保存预测框坐标)保存路径 如 runs\\detect\\exp8\\labels\\bus
txt_path = str(save_dir / 'labels' / p.stem) + ('' if dataset.mode == 'image' else f'_{frame}') # img.txt
# print string 输出信息 图片shape (w, h)
s += '%gx%g ' % img.shape[2:]
# normalization gain gn = [w, h, w, h] 用于后面的归一化
gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]]
# imc: for save_crop 在save_crop中使用
imc = im0.copy() if save_crop else im0
if len(det):
# Rescale boxes from img_size to im0 size
# 将预测信息（相对img_size 640）映射回原图 img0 size
det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()
# Print results
# 输出信息s + 检测到的各个类别的目标个数
for c in det[:, -1].unique():
n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class
s += f"{n} {names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}, " # add to string
# Write results
# 保存预测信息: txt、img0上画框、crop_img
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
# 将每个图片的预测信息分别存入save_dir/labels下的xxx.txt中 每行: class_id+score+xywh
if save_txt: # Write to file(txt)
# 将xyxy(左上角 + 右下角)格式转换为xywh(中心的 + 宽高)格式 并除以gn(whwh)做归一化 转为list再保存
xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh
line = (cls, *xywh, conf) if save_conf else (cls, *xywh) # label format
with open(txt_path + '.txt', 'a') as f:
f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')
# 在原图上画框 + 将预测到的目标剪切出来 保存成图片 保存在save_dir/crops下
if save_img or save_crop or view_img:
c = int(cls) # integer class
label = None if hide_labels else (names[c] if hide_conf else f'{names[c]} {conf:.2f}')
plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors(c, True), line_thickness=line_thickness)
if save_crop:
# 如果需要就将预测到的目标剪切出来 保存成图片 保存在save_dir/crops下
save_one_box(xyxy, imc, file=save_dir / 'crops' / names[c] / f'{p.stem}.jpg', BGR=True)
# 打印前向传播 + NMS 花费的时间
print(f'{s}Done. ({t2 - t1:.3f}s)')
# Stream results
# 是否需要显示我们预测后的结果 img0(此时已将pred结果可视化到了img0中)
if view_img:
cv2.imshow(str(p), im0)
cv2.waitKey(1) # 1 millisecond
# Save results (image with detections)
# 是否需要保存图片或视频（检测后的图片/视频 里面已经被我们画好了框的） img0
if save_img:
if dataset.mode == 'image':
cv2.imwrite(save_path, im0)
else: # 'video' or 'stream'
if vid_path != save_path: # new video
vid_path = save_path
if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter):
vid_writer.release() # release previous video writer
if vid_cap: # video
fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
else: # stream
fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0]
save_path += '.mp4'
vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h))
vid_writer.write(im0)
3.7、推理结束, 保存结果, 打印信息
# ===================================== 6、推理结束, 保存结果, 打印信息 =====================================
# 保存预测的label信息 xywh等 save_txt
if save_txt or save_img:
s = f"\n{len(list(save_dir.glob('labels/*.txt')))} labels saved to {save_dir / 'labels'}" if save_txt else ''
print(f"Results saved to {save_dir}{s}")
if update:
# strip_optimizer函数将optimizer从ckpt中删除 更新模型
strip_optimizer(weights) # update model (to fix SourceChangeWarning)
# 打印预测的总时间
print(f'Done. ({time.time() - t0:.3f}s)')
总结
这个推理脚本不是很难，代码比较多主要是它的可视化内容比较多，其实代码是不难的。看的时候建议和general.py文件的non_max_suppression函数一起看，非要说比较难的就是这个NMS函数了。另外这个脚本里面的东西我解释的不多，要解释的都解释在代码的注释里了，希望对大家有所帮助！
–2021.08.04 17:20
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