YOLOv8训练自己的数据集+改进方法复现

news2024/9/21 2:36:17

yolov8已经出来好几个月了，并且yolov8从刚开始出来之后的小版本也升级好几次，总体变化不大，个别文件存放位置发生了变化，以下以最新版本的YOLOv8来详细学习和使用YOLOv8完成一次目标检测。

一、环境按照

深度学习环境搭建就不再重复了，可以查看上篇文章：如何安装 Anaconda，安装好之后使用conda命令创建一个新的环境，此环境还需包含PyTorch>=1.8，命令如下：

-- 创建环境
conda create -n yolov8 python=3.8

-- 激活环境
conda activate yolov8

安装依赖：

pip install ultralytics

--验证环境是否安装成功
yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

安装完ultralytics之后就可以通过命令使用yolov8进行目标检测了，使用命令可以参考YOLO官网的快速开始教程：YOLO官网快速开始教程，但我们并不只是想用官方的模型权重，而是要训练和改进为自己的数据集，所以要下载下来源码进行运行改进

Yolov8 的源代码下载：

https://github.com/ultralytics/ultralytics

在这里插入图片描述
可见我这里环境已配置好，运行结果正常，并且运行结果保存在D:\git\ai\yolov8\ultralytics\runs\detect\predict

二、制作自己的数据集

2.1 准备工作

在ultralytics目录下新建data文件夹，下再新建四个文件夹，先说明这四个文件夹分别是用来干什么的，后面会往里面一一加入需要添加的内容。

  • Annotations文件夹：用来存放使用labelimg给每张图片标注后的xml文件，后面会讲解如何使用labelimg进行标注。
  • Images文件夹：用来存放原始的需要训练的数据集图片，图片格式为jpg格式。
  • ImageSets文件夹：用来存放将数据集划分后的用于训练、验证、测试的文件。
  • Labels文件夹：用来存放将xml格式的标注文件转换后的txt格式的标注文件。

先在根目录下创建好对应的文件夹，最终效果如图所示：
在这里插入图片描述

2.2 准备数据集

我做的是关于小麦病害的检测，根据采集的数据集将小麦病害划分为7个种类，分别为白粉病、赤霉病、叶锈病、条锈病、颖枯病、正常麦穗、正常麦叶。下图为数据集的一部分，共准备了四千多张原始图片，大约每个种类600张。此处会用到一个非常高效的重命名方式，就不用一张一张图片的进行重命名。批量重命名的代码如下。4000张图片准备好后就放在images文件夹中即可。
在这里插入图片描述

python批量重命名:

import os
class BatchRename():
    '''
    批量重命名文件夹中的图片文件
    '''
    def __init__(self):
        self.path = 'D:\git\ultralytics\data\images'   #表示需要命名处理的文件夹
        self.new_path='D:\git\ultralytics\data\images\new'
    def rename(self):
        filelist = os.listdir(self.path)    #获取文件夹中文件的所有的文件
        total_num = len(filelist)           #获取文件长度（个数）
        i = 1  #表示文件的命名是从1开始的
        for item in filelist:
            if 1:  #初始的图片的格式为jpg格式的（或者源文件是png格式及其他格式，后面的转换格式就可以调整为自己需要的格式即可）
                src = os.path.join(os.path.abspath(self.path), item)     #连接两个或更多的路径名组件
                # dst = os.path.join(os.path.abspath(self.new_path), ''+str(i) + '.jpg')#处理后的格式也为jpg格式的，当然这里可以改成png格式
                dst = os.path.join(os.path.abspath(self.path), 'wheat' + format(str(i), '0>3s') + '.jpg')    #这种情况下的命名格式为0000000.jpg形式，可以自主定义想要的格式
                try:
                    os.rename(src, dst)    #src – 要修改的目录名      dst – 修改后的目录名
                    print('converting %s to %s ...' % (src, dst))
                    i = i + 1
                except:
                    continue
        print ('total %d to rename & converted %d jpgs' % (total_num, i))
 
if __name__ == '__main__':
    demo = BatchRename()
    demo.rename()

2.3 使用labelimg进行标注

labelimg的安装很简单，直接使用pip命令安装就可以

安装labelimg

pip install labelimg

启动
labelimg

Labelimg是一个图像标注工具，软件使用非常简单，安装成功后直接输入labelimg就可以直接启动
labelimg
使用说明：

（1）Open就是打开图片，我们不需要一张一张的打开，太麻烦了，使用下面的Open Dir

（2）Open Dir就是打开需要标注的图片的文件夹，这里就选择images文件夹

（3）change save dir就是标注后保存标记文件的位置，选择需要保存标注信息的文件夹，这里就选择Annotations文件夹

（4）特别注意需要选择好所需要的标注文件的类型。有yolo(txt)， pascalVOC (xml)两种类型。yolo需要txt文件格式的标注文件，但是这里我们选择pascalVOC，后面再将xml格式的标注文件转化为所需的txt格式。

（5）按W键或点击Create\nRectBox开始创建矩形框，把要进行识别训练的区域标记出来就行，选好框后我们选是什么类别（predefined_classes文件，在里面提前写好要训练的类型的原因），整张图片的所有目标都标记好了之后按Ctrl+S或点击Save保存 ，然后切换下一张继续，快捷键为按D键，每一张图片标记后都要保存，这个过程是一个比较繁琐的过程

在这里插入图片描述
整张图片的所有目标都标记好了之后按Ctrl+S或点击Save保存 ，然后切换下一张继续，快捷键为按D键，每一张图片标记后都要保存，这个过程是一个比较繁琐的过程.

标注之后的效果如下图所示，会在目标目录生成对应的xml文件
在这里插入图片描述

2.4 4.数据集的划分

在ultralytics的根目录下创建一个脚本，创建一个split_train_val.py文件，运行文件之后会在imageSets文件夹下将数据集划分为训练集、验证集、测试集，里面存放的就是用于训练、验证、测试的图片名称。代码内容如下：

import os
import random
 
 
trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.9
xmlfilepath = 'data/Annotations'
txtsavepath = 'data/ImageSets'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
 
num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)
 
ftrainval = open('data/ImageSets/trainval.txt', 'w')
ftest = open('data/ImageSets/test.txt', 'w')
ftrain = open('data/ImageSets/train.txt', 'w')
fval = open('data/ImageSets/val.txt', 'w')
 
for i in list:
    name = total_xml[i][:-4] + '\n'
    if i in trainval:
        ftrainval.write(name)
        if i in train:
            ftrain.write(name)
        else:
            fval.write(name)
    else:
        ftest.write(name)
 
ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest.close()

2.5 5.转换数据集格式

创建voc_label.py文件，他的作用：（1）就是把Annoctions里面的xml格式的标注文件转换为txt格式的标注文件，每个图像对应一个txt文件，文件每一行为一个目标的信息，包括class， x_center， y_center， width， height。

（2）就是运行后除了会生成转换后labels文件夹下的60张图片的txt文件，还会在data文件夹下得到三个包含数据集路径的txt文件，train.tx，tes.txt，val.txt这3个txt文件为划分后图像所在位置的绝对路径，如train.txt就含有所有训练集图像的绝对路径。

 
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from os import getcwd
 
sets = ['train', 'val', 'test']
classes = ['High Ripeness','Low Ripeness','Medium Ripeness']
abs_path = os.getcwd()
print(abs_path)
 
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 convert_annotation(image_id):
    in_file = open('data/Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')
    out_file = open('data/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').text
        difficult = obj.find('difficult').text
        cls = obj.find('name').text
        if cls not in classes or int(difficult) == 1:
            continue
        cls_id = classes.index(cls)
        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))
        b1, b2, b3, b4 = b
        # 标注越界修正
        if b2 > w:
            b2 = w
        if b4 > h:
            b4 = h
        b = (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:
    if not os.path.exists('data/labels/'):
        os.makedirs('data/labels/')
    image_ids = open('data/ImageSets/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
    list_file = open('data/%s.txt' % (image_set), 'w')
    for image_id in image_ids:
        list_file.write(abs_path + 'data/images/%s.jpg\n' % (image_id))
        convert_annotation(image_id)
    list_file.close()

2.6 编写数据集配置文件

创建 wheat.yaml
内容如下，其文件路径正是上文生成的划分配置集文件
nc代表类别数量，比如我这里是7个分类
names是每个分类名称

train: D:\git\ai\yolov8\data\train.txt
val: D:\git\ai\yolov8\data\val.txt
test: D:\git\ai\yolov8\data\test.txt

nc: 7
names:
  0: Powdery Mildew  # 白粉病
  1: Scab            # 赤霉病
  2: Leaf Rust       # 叶锈病
  3: Stripe Rust     # 条锈病
  4: Glume Blotch    # 颖枯病
  5: Wheat Ear       # 正常麦穗
  6: Wheat Leaf      # 正常麦叶

到这一步，数据集就算制作好了！下一步就开始训练吧

三、训练自己的数据集

（1）yolo提供自己的指令模式，在调参方面十分方便，可以直接用命令来完成

yolo train data=你的配置文件（xx.yaml）的绝对路径 model=yolov8n.pt epochs=300 imgsz=640 batch=8 workers=0 device=0

(3)训练过程首先会显示你所使用的训练的硬件设备信息，然后下一段话则是你的参数配置，紧接着是backbone信息，最后是加载信息，并告知你训练的结果会保存在runs\detect\trainxx。如图所示，如果正常的话就会输出下面的信息
在这里插入图片描述
然后就能开始训练了！

下面的改进方法有时间再接着写，先吃饭去~

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