YoloV6实战：手把手教你使用Yolov6进行物体检测（附数据集）

Posted 2022-09-08 AI浩

摘要

YOLOv6 主要在 BackBone、Neck、Head 以及训练策略等方面进行了诸多的改进：

• 统一设计了更高效的 Backbone 和 Neck ：受到硬件感知神经网络设计思想的启发，基于 RepVGG style[4] 设计了可重参数化、更高效的骨干网络 EfficientRep Backbone 和 Rep-PAN Neck。
• 优化设计了更简洁有效的 Efficient Decoupled Head，在维持精度的同时，进一步降低了一般解耦头带来的额外延时开销。
• 在训练策略上，采用Anchor-free 无锚范式，同时辅以 SimOTA[2] 标签分配策略以及 SIoU[9] 边界框回归损失来进一步提高检测精度。

在 COCO 数据集上，YOLOv6 在精度和速度方面均超越YOLOv5、YOLOX和 PP-YOLOE等这样比较有代表性的算法，相关结果如下图 所示：


这篇文章没有论文，只有美团的一篇论文介绍和github的代码，链接如下：
github地址：https://github.com/meituan/YOLOv6
详见：
https://tech.meituan.com/2022/06/23/yolov6-a-fast-and-accurate-target-detection-framework-is-opening-source.html
今天这篇文章主要演示如何跑通代码。

数据集

数据集是Labelme标注的数据集，下载地址：
https://download.csdn.net/download/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/14003627
数据集是我为了调物体检测模型制作的，数据集有两个类别，分别是：aircraft，oiltank。
如果有人想做别的尝试，也可以选用我制作的另一个数据集，也是Labelme标注的格式，链接如下：
https://download.csdn.net/download/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/63242994。
总共32种飞机：
[‘c17’, ‘c5’, ‘helicopter’, ‘c130’, ‘f16’, ‘b2’, ‘other’, ‘b52’, ‘kc10’, ‘command’, ‘f15’, ‘kc135’, ‘a10’, ‘b1’, ‘aew’, ‘f22’, ‘p3’, ‘p8’, ‘f35’, ‘f18’, ‘v22’, ‘f4’, ‘globalhawk’, ‘u2’, ‘su-27’, ‘il-38’, ‘tu-134’, ‘su-33’, ‘an-70’, ‘su-24’, ‘tu-22’, ‘il-76’]
接下来是如何制作yolov6数据集，yolov6使用的数据集格式和yolov5一样。如图：

格式：类别，中心点x，中心点y，w，h。
新建脚本make_yolo_data.py，插入代码：

import os
import shutil
import numpy as np
import json
from glob import glob
import cv2
from sklearn.model_selection import train_test_split
from os import getcwd

def convert(size, box):
    dw = 1. / (size[0])
    dh = 1. / (size[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 change_2_yolo5(files, txt_Name):
    imag_name=[]
    for json_file_ in files:
        json_filename = labelme_path + json_file_ + ".json"
        out_file = open('%s/%s.txt' % (labelme_path, json_file_), 'w')
        json_file = json.load(open(json_filename, "r", encoding="utf-8"))
        # image_path = labelme_path + json_file['imagePath']
        imag_name.append(json_file['imagePath'])
        height, width, channels = cv2.imread(labelme_path + json_file_ + ".jpg").shape
        for multi in json_file["shapes"]:
            points = np.array(multi["points"])
            xmin = min(points[:, 0]) if min(points[:, 0]) > 0 else 0
            xmax = max(points[:, 0]) if max(points[:, 0]) > 0 else 0
            ymin = min(points[:, 1]) if min(points[:, 1]) > 0 else 0
            ymax = max(points[:, 1]) if max(points[:, 1]) > 0 else 0
            label = multi["label"]
            if xmax <= xmin:
                pass
            elif ymax <= ymin:
                pass
            else:
                cls_id = classes.index(label)
                b = (float(xmin), float(xmax), float(ymin), float(ymax))
                bb = convert((width, height), b)
                out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\\n')
                #print(json_filename, xmin, ymin, xmax, ymax, cls_id)
    return imag_name

def image_txt_copy(files,scr_path,dst_img_path,dst_txt_path):
    """
    :param files: 图片名字组成的list
    :param scr_path: 图片的路径
    :param dst_img_path: 图片复制到的路径
    :param dst_txt_path: 图片对应的txt复制到的路径
    :return:
    """
    for file in files:
        img_path=scr_path+file
        shutil.copy(img_path, dst_img_path+file)
        scr_txt_path=scr_path+file.split('.')[0]+'.txt'
        shutil.copy(scr_txt_path, dst_txt_path + file.split('.')[0]+'.txt')


if __name__ == '__main__':
    classes = ["aircraft", "oiltank"]
    # 1.标签路径
    labelme_path = "LabelmeData/"
    isUseTest = True  # 是否创建test集
    # 3.获取待处理文件
    files = glob(labelme_path + "*.json")
    files = [i.replace("\\\\", "/").split("/")[-1].split(".json")[0] for i in files]
    trainval_files, test_files = train_test_split(files, test_size=0.1, random_state=55)
    # split
    train_files, val_files = train_test_split(trainval_files, test_size=0.1, random_state=55)
    train_name_list=change_2_yolo5(train_files, "train")
    print(train_name_list)
    val_name_list=change_2_yolo5(val_files, "val")
    test_name_list=change_2_yolo5(test_files, "test")
    #创建数据集文件夹。
    file_List = ["train", "val", "test"]
    for file in file_List:
        if not os.path.exists('./VOC/images/%s' % file):
            os.makedirs('./VOC/images/%s' % file)
        if not os.path.exists('./VOC/labels/%s' % file):
            os.makedirs('./VOC/labels/%s' % file)
    image_txt_copy(train_name_list,labelme_path,'./VOC/images/train/','./VOC/labels/train/')
    image_txt_copy(val_name_list, labelme_path, './VOC/images/val/', './VOC/labels/val/')
    image_txt_copy(test_name_list, labelme_path, './VOC/images/test/', './VOC/labels/test/')

思路：

第一步 使用train_test_split方法切分出训练集、验证集和测试集。
第二步 调用change_2_yolo5方法将json里面的数据转为yolov5格式的txt数据，返回训练集、验证集和测试集的图片list。
第三步 创建数据集文件夹，然后将图片和txt文件copy到对应的目录下面。

数据集的结构如下图：

Yolodata_demo
└─VOC
    ├─images
    │  ├─test
    │  ├─train
    │  └─val
    └─labels
        ├─test
        ├─train
        └─val

训练

有了数据集就可以开始训练了。下载yolov6的代码，将其解压到指定的位置，然后将数据集复制到yolov6的根目录。如下图：

打开requirements.txt，查看本地环境缺少哪些库，然后安装即可。

torch>=1.8.0
torchvision>=0.9.0
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
PyYAML>=5.3.1
scipy>=1.4.1
tqdm>=4.41.0
addict>=2.4.0
tensorboard>=2.7.0
pycocotools>=2.0
onnx>=1.10.0  # ONNX export
onnx-simplifier>=0.3.6 # ONNX simplifier
thop  # FLOPs computation

在tools文件夹下面新建__init__.py,里面不放任何内容。

因为在其他地方引用了tools里面的文件，不加这个脚本就会报错。

修改yaml文件

打开data/dataset.yaml，如下图：

# Please insure that your custom_dataset are put in same parent dir with YOLOv6_DIR
train: ../VOC/images/train # train images
val: ../VOC/images/val # val images
test: ../VOC/images/test # test images (optional)

# whether it is coco dataset, only coco dataset should be set to True.
is_coco: False
# Classes
nc: 2  # number of classes
names: ['aircraft', 'oiltank']  # class names

train、val、test：代表image路径。
如果我们使用命令python tools/train.py训练，则将目录设置为：

train: ./VOC/images/train # train images
val: ./VOC/images/val # val images
test: ./VOC/images/test # test images (optional)

如果在tools目录下使用python train.py或者直接run，则将目录设置为：

train: ../VOC/images/train # train images
val: ../VOC/images/val # val images
test: ../VOC/images/test # test images (optional)

这个细节要注意一下，启动的目录不同，对应的路径也不相同。

修改train.py

def get_args_parser(add_help=True):
    parser = argparse.ArgumentParser(description='YOLOv6 PyTorch Training', add_help=add_help)
    parser.add_argument('--data-path', default='../data/dataset.yaml', type=str, help='path of dataset')
    parser.add_argument('--conf-file', default='../configs/yolov6s.py', type=str, help='experiments description file')
    parser.add_argument('--img-size', default=640, type=int, help='train, val image size (pixels)')
    parser.add_argument('--batch-size', default=16, type=int, help='total batch size for all GPUs')
    parser.add_argument('--epochs', default=400, type=int, help='number of total epochs to run')
    parser.add_argument('--workers', default=0, type=int, help='number of data loading workers (default: 8)')
    parser.add_argument('--device', default='0', type=str, help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    parser.add_argument('--eval-interval', default=20, type=int, help='evaluate at every interval epochs')
    parser.add_argument('--eval-final-only', action='store_true', help='only evaluate at the final epoch')
    parser.add_argument('--heavy-eval-range', default=50, type=int,
                        help='evaluating every epoch for last such epochs (can be jointly used with --eval-interval)')                    

data-path:数据集配置文件的路径。
conf-file：模型配置文件的路径。
img-size：输入图片的尺寸，将图片resize该尺寸输入到模型中。yolo系列的模型一般要求尺寸为32的倍数。
batch-size：BatchSize的大小。根据显卡的显存设置，一般情况拉满显存即可。
epochs：epoch的大小。
workers：cpu核数的设置，在win系统设置为0。
workers：验证的间隔。

然后就可以开始训练，我这里直接运行train.py脚本。

由于数据集量不大，很快就能跑完。

测试

等训练完成后就可以开启测试了。训练完成后我们在tools/runs找到weights，选用best_ckpt.pt。

打开tools/infer.py,修改参数：

def get_args_parser(add_help=True):
    parser = argparse.ArgumentParser(description='YOLOv6 PyTorch Inference.', add_help=add_help)
    parser.add_argument('--weights', type=str, default='runs/train/exp2/weights/best_ckpt.pt', help='model path(s) for inference.')
    parser.add_argument('--source', type=str, default='images', help='the source path, e.g. image-file/dir.')
    parser.add_argument('--yaml', type=str, default='../data/dataset.yaml', help='data yaml file.')
    parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='the image-size(h,w) in inference size.')
    parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold for inference.')
    parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold for inference.')
    parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximal 

weights:训练权重的路径。
source：测试图片的路径，我这里把测试图片放在tools/images文件夹下面。
img-size：和训练的图片保持一致。
conf-thres：置信度的最小值。
iou-thres：IoU的值。
max-det：单张图片检测到目标不能超过该值。

运行inter.py测试images中的图片。

效果确实不错！！！

完整的代码

https://download.csdn.net/download/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/85881120?spm=1001.2014.3001.5503