各类最牛网站建设,重庆搜索引擎seo,电商运营发展前景怎么样,网站开发是前端还是后端深度学习训练营之训练自己的数据集原文链接环境介绍准备好数据集划分数据集运行voc_train.py遇到问题完整代码创建new_data.yaml文件模型训练时遇到的报错模型训练结果可视化参考链接原文链接 #x1f368; 本文为#x1f517;365天深度学习训练营 中的学习记录博客#x1f…
深度学习训练营之训练自己的数据集原文链接环境介绍准备好数据集划分数据集运行voc_train.py遇到问题完整代码创建new_data.yaml文件模型训练时遇到的报错模型训练结果可视化参考链接原文链接 本文为365天深度学习训练营 中的学习记录博客 参考文章365天深度学习训练营-第Y2周:训练自己的数据集 原作者K同学啊|接辅导、项目定制 环境介绍
语言环境Python3.9.13编译器vscode深度学习环境torch显卡:NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU
准备好数据集
我这里采用的数据集是经典的目标检测算法当中的一个数据集,这里附上链接: 文件提取:链接https://pan.baidu.com/s/1SuNxOTCgrQlqXWK_cRzCZQ 提取码0909
文件夹下内容:
划分数据集
运行如下命令进行数据集的划分
python split_train_val.py --xml_path D:\yolov5-master\yolov5-master\my_data\Annotations --txt_path D:\yolov5-master\yolov5-master\my_data\ImageSets\Main原始应该是这样
python split_train_val.py --xml_path xx --txt_path xx其中xx的地方根据相应的路径进行更改,需要注意到的是运行的路径是函数python split_train_val.py所在的文件夹下进行运行,否则会报错 在弹出的对话框中进行运行 可以看到已经成功生成了
运行voc_train.py
遇到问题
遇到如下报错unsupported operand type(s) for : builtin_function_or_method and str 这里所说的意思应该是指不能将type(s)类型的字符加上一个函数或者方法,我简单查看了一些,是我在定义abs_path的时候漏加括号,导致abs_path的字符类型出现错误
完整代码
经过调试和更改路径之后得到的代码如下
import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
from os import listdir, getcwd
from os.path import join
sets [train,val,test]# 20类
classes [aeroplane, bicycle, bird, boat, bottle, bus, car, cat, chair, cow, diningtable, dog,horse, motorbike, person, pottedplant, sheep, sofa, train, tvmonitor]
abs_pathos.getcwd()
print(abs_path)
# size w,h
# box x-min,x-max,y-min,y-max
def convert(size, box):dw 1./size[0]dh 1./size[1]x (box[0] box[1])/2.0 -1# 中心点位置y (box[2] box[3])/2.0 -1w box[1] - box[0]h box[3] - box[2]x x *dww w *dwy y *dhh h *dh # 全部转化为相对坐标return (x, y, w, h)def convert_annotation(image_id):# 找到2个同样的文件in_file open(Annotations/%s.xml % (image_id),encodingUTF-8)out_file open(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: #difficult 1 的不要了continuecls_id classes.index(cls) # 排在第几位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))# 传入的是w,h 与框框的周边b1,b2,b3,b4bif b2w:b2wif b4h:b4hb(b1,b2,b3,b4)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:# (2012, train) 循环5次# 创建目录 一次性if not os.path.exists(labels/ ):os.makedirs(labels/)# 图片的id数据image_ids open(ImageSets/Main/%s.txt % (image_set)).read().strip().split()# 结果写入这个文件list_file open(%s.txt % (image_set), w)for image_id in image_ids:list_file.write(abs_path/JPEGImages/%s.jpg\n % (image_id)) # 补全路径convert_annotation(image_id)list_file.close()(记录一下:一开始这个最后的JPEGImages没加斜杠,导致后续报错,这里是添加过后的) 运行val_voc.py可以得到三个txt的文件,其内容如下:
创建new_data.yaml文件
这个文件的名称new_data.yaml是我自己随便起的一个名字,大家可以自行更改
模型训练时遇到的报错
expected document start, but found scalar这里主要的原因是在定义变量的时候我使用的是,但是应该用: 错误图片:(这里突然发现这个mydata当中trian和val的名字不一样,导致后面一系列的错误,我后面改完之后就行) 更正以后: models文件夹下的用于训练的yolov5s.yaml 把这个原本的分类从80改成20(20是我的数据集的类型)
模型训练
运行如下命令,开始训练
python train.py --img 928 --batch 2 --epoch 10 --data data/new_data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights weights/yolov5s.pt 出现以下报错(没有出现就是成功训练啦) No labels found in D:\yolov5-master\yolov5-master\my_data\train.cache. 在train.py当中更改成绝对路径 new_data.yaml也进行修改 更改D:\yolov5-master\yolov5-master\utils当中的sa,sb的路径
开始运行…
结果可视化
运行结果如下 使用wandb可以看到我们的运行结果的一些可视化
参考链接
yolov5数据读取报错train: No labels found in /root/yolov5-master/VOCData/dataSet_path/train.cachePython编译报错的自我记录
