0. 使用到的环境和工具

Python 3.8.5PyCharm 2020.1.3yolo V5PyTorch 1.6.0Anaconda 管理工具labelImg, numpy， pandas等依赖包pot player播放器含有GPU的计算机cudacudnn

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1. 准备训练数据

1.1 截取目标图片

数据特点

截取出来的图片需要包含有目标（浮球）。截取的图片尽可能包含不同的外界环境，例如：阴天和晴天，白天和黑夜等。条件允许的情况下，截取尽可能多的图片。

截取步骤

使用pot player播放器打开DAV视频文件。

找到含有浮球的视频片段。

在播放器中依次选择：Pot Player --> 视频 --> 图像截取 --> 连续截图。 如下图所示。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PCV9Leju-1602160908049)(https://i.loli.net/2020/10/08/piM2Fz4mhsqr1jW.png)]

配置截图选项。这里按帧截取，如图：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-E5kBkPC6-1602160908058)(https://i.loli.net/2020/10/08/ZdzvchpoeNuDiY9.png)]

重复选择视频片段，按照上述步骤截取多段数据。在测试案例中，共采集了2497张有效图片。其中2246张作为训练集，251张作为测试集。

编写简单的重命名脚本，以阿拉伯数字为图片数据命名。（选做步骤，只是为了更加清晰。）

1.2 为截取好的图片打标签

使用anaconda创建一个Python3.8环境，专门用于打标签。

conda create -n my_yolo_label python=3.8.5

激活创建的环境

conda activate my_yolo_label

安装程序运行需要的第三方依赖

pip install pyqt5 pip install pyqt5-tools pip install lxml pip install labelImg

打开labelImg

labelImg

开始打标签

点击Open Dir，选择到存放图片文件的目录，右下角的File List会展示出文件夹下所有的图片文件

点击Change Save Dir，选择保存标签文件的目录。

在键盘上敲下w，用鼠标标注出浮球区域，输入“ball”

ctrl + s，保存标签

按下“D”，标注下一张图片

常用快捷键：

快捷键作用ctrk + s保存文件w矩形框d下一张a上一张

默认的标签类型是不是yolo格式的txt文件，而是Pascal VOC的xml格式。为了满足扩展需求，建议不修改默认设置，保存xml文件，在需要txt文件时，使用脚本做简单的转化。（这是因为从xml转到txt比较简单，反过来比较复杂）

2. 搭建训练环境

从yovoV5官方网站下载源代码

解压源程序，复制到项目目录下。测试过程的项目名是yolo v5

在pycharm中打开终端，将yolov5目录设为当前工作目录

安装依赖包

pip install -U -r requirements.txt

3. 开始训练

创建和配置数据目录

在YOLO V5的同级目录下建立coco128文件夹，其目录结构为： 一定要注意这个文件夹和yoloV5文件夹是并列的，而不是其子文件夹！images文件夹中存放图片文件，labels文件夹中存放标签文件。train2017中存放的都是训练集，val2017中存放验证集。

修改训练参数

根据电脑的配置和数据情况修改训练参数。

修改配置文件

根据上图中配置好的参数，修改配置文件。例如，在上图中选择了coco128.yam，则需要在coco128.yam文件中配置目标检测的种类及其数量。

# number of classes nc: 2 # class names names: ['ball', 'fish']

在以上测试数据中，只有“ball”和“fish”两种数据。 同理，由于选择了yoloV5S，需要修改yolov5s.yam文件中的设置。只用修改nc变量的值。

执行train.py，开始训练，观察日志。

等待训练结束。

4. 训练结果

标签情况

数据收敛情况

在训练过程中，会自动生成一个收敛情况图。默认的训练轮次为300。由于测试中使用的数据比较单一，这里讲训练轮次降低到了100轮，各个参数基本达到了收敛。

标记情况

在测试集中的表现情况

视频中的表现

测试模型在原始视频中的表现

5. 常见问题

批量重命名脚本

@echo off setlocal enabledelayedexpansion set var=0 echo %var% set /a i = i + var for %%x in (*) do ( if not "%%x"=="rename.bat" ( set /a i+=1 rename "%%x" "!i!.jpg" ) ) pause

部分截取的数据没有目标物体，删除后导致的图片文件和标签文件不一一对应，需要找到两个文件夹中文件的不同。为此编写了如下脚本：

import os img_path = "D:\\PEGImages" anno_path = "D:\\Annotations" img_list = os.listdir(img_path) anno_list = os.listdir(anno_path) for img in img_list: if img in anno_list: continue else: print(img) for anno in anno_list: if anno in img_list: continue else: print(anno)