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Ultralytics YOLOv8是一种前沿的、最先进的#xff08;SOTA#xff09;模型#xff0c;它在前代YOLO版本的成功基础上进行了进一步的创新#xff0c;引入了全新的特性和改进#xff0c;以进一步提升性能和灵活性。作为一个高速、精准且易于操作的设计#xff0c;YO…前言
Ultralytics YOLOv8是一种前沿的、最先进的SOTA模型它在前代YOLO版本的成功基础上进行了进一步的创新引入了全新的特性和改进以进一步提升性能和灵活性。作为一个高速、精准且易于操作的设计YOLOv8在广泛的领域中包括目标检测与跟踪、实例分割、图像分类以及姿势估计等任务中都表现出色。 实例分割在物体检测的基础上迈出了更进一步的步伐它不仅可以识别图像中的单个物体还能够精确地将这些物体从图像的其他部分中分割出来。 目标识别 实例分割模型的输出是一组mask或轮廓这些遮罩清晰地勾勒出图像中的每个对象同时还提供了每个对象的类别标签和置信度分数。当需要了解物体的准确形状时实例分割变得非常有用因为这不仅仅是关于物体位置的信息。 实例分割
一、环境安装
1.直接安装
yolov8有两种安装方式一种可直接安装U神的库为了方便管理还是在conda里面安装
conda create -n yolov8 python3.8
pip install ultralytics2.源码安装
源码安装时要单独安装torch要不然训练的时候有可能用不了GP我的环境是cuda 11.7。
#新建虚拟环境
conda create -n yolov8 python3.8
#激活
conda activate yolov8
#安装torch,
conda install pytorch2.0.0 torchvision0.15.0 torchaudio2.0.0 pytorch-cuda11.7 -c pytorch -c nvidia
#下载源码
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.gitcd ultralytics
#将requirements.txt中torch torchbision 注释掉下载其他包
pip install -r requirements.txt3.验证
安装完成之后验证是否安装成功。
yolo tasksegment modepredict modelyolov8s-seg.pt source1.jpg showTrue4.安装错误
1.OMP: Error #15: Initializing libomp.dylib, but found libiomp5.dylib already initialize 如果在训练时出现这个错误要么就降低numpy的版本要么就是python的版本太高降到3.9以下就可以了。
二、数据处理
1.数据集标注
标注工具是使用LabelMe进行标注LabelMe允许用户在图像中绘制边界框、多边形、线条和点等来标注不同类型的对象或特征。也可以标注标注类别用户可以定义不同的标注类别使其适应不同的项目需求。每个类别都可以有自己的名称和颜色。 这里标注了湖面的区域用来做目标入侵检测。 标注出来的数据格式是json如下
2.数据集转换
标注完数据之后在工程目录下创建一个dataset目录dataset目录下包含有images、json_labels、labels三个目录images存放数据集的所有的图像json_labels目录下存放labelme标注出来的所有json标签labels为空目录。 在当前目录下创建json2txt.py文件
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import os
import argparse
from tqdm import tqdm
import glob
import cv2
import numpy as npdef convert_label_json(json_dir, save_dir, classes):json_paths os.listdir(json_dir)classes classes.split(,)for json_path in tqdm(json_paths):# for json_path in json_paths:path os.path.join(json_dir, json_path)# print(path)with open(path, r) as load_f:print(load_f)json_dict json.load(load_f, )h, w json_dict[imageHeight], json_dict[imageWidth]# save txt pathtxt_path os.path.join(save_dir, json_path.replace(json, txt))txt_file open(txt_path, w)for shape_dict in json_dict[shapes]:label shape_dict[label]label_index classes.index(label)points shape_dict[points]points_nor_list []for point in points:points_nor_list.append(point[0] / w)points_nor_list.append(point[1] / h)points_nor_list list(map(lambda x: str(x), points_nor_list))points_nor_str .join(points_nor_list)label_str str(label_index) points_nor_str \ntxt_file.writelines(label_str)if __name__ __main__:parser argparse.ArgumentParser(descriptionjson convert to txt params)parser.add_argument(--json-dir, typestr, defaultdataset/json_labels, helpjson path dir)parser.add_argument(--save-dir, typestr, defaultdataset/labels, helptxt save dir)parser.add_argument(--classes, typestr, defaultsurface, helpclasses)args parser.parse_args()json_dir args.json_dirsave_dir args.save_dirclasses args.classesconvert_label_json(json_dir, save_dir, classes)
运行json2txt.py之后在labels里面生成txt标签文件格式如下
0 0.0019379844961240355 0.411190053285968 0.034496124031007755 0.41222272708496843 0.06705426356589148 0.411190053285968 0.08565891472868217 0.4163534222809699 0.1290697674418605 0.4235821388739725 0.17790697674418607 0.42771283406997396 0.23527131782945737 0.42771283406997396 0.34147286821705425 0.42771283406997396 0.3724806201550388 0.42151679127597175 0.37868217054263564 0.44113759345697884 0.42054263565891475 0.44630096245198064 0.9972868217054264 0.5227188235780081 0.9972868217054264 0.9946507497211781 0.0019379844961240355 0.9946507497211781转换之后一定要使用代码验证所转的数据是否正确
def check_labels(txt_labels, images_dir):txt_files glob.glob(txt_labels /*.txt)for txt_file in txt_files:filename os.path.splitext(os.path.basename(txt_file))[0]pic_path images_dir filename .jpgimg cv2.imread(pic_path)height, width, _ img.shapefile_handle open(txt_file)cnt_info file_handle.readlines()new_cnt_info [line_str.replace(\n, ).split( ) for line_str in cnt_info]color_map {0: (0, 255, 255)}for new_info in new_cnt_info:print(new_info)s []for i in range(1, len(new_info), 2):b [float(tmp) for tmp in new_info[i:i 2]]s.append([int(b[0] * width), int(b[1] * height)])cv2.polylines(img, [np.array(s, np.int32)], True, color_map.get(new_info[0]))cv2.namedWindow(img2, 0)cv2.imshow(img2, img)cv2.waitKey()调用函数显示转换后的效果
3.数据集分割
一般数据集划分为训练集和验证集是在开发深度学习模型时的常见做法。这种划分有助于评估模型的性能并进行超参数调整以便提高模型的泛化能力。通常常见的训练集和验证集的划分比例是9:1或者8:2其中训练集占大部分验证集占较小部分。 关训练集和验证集划分的指导原则 数据量考虑 数据集的大小是选择划分比例的一个关键因素。如果数据集较小可能希望将更大的比例分配给训练集以确保模型有足够的数据来学习。 数据的随机性 确保在划分数据集时要随机混洗数据以防止数据集中的任何特定模式或顺序影响模型的性能评估。 代表性 确保训练集和验证集都代表了整个数据集的不同方面以避免在验证模型性能时出现偏差。 交叉验证 对于较小的数据集您可以考虑使用交叉验证将数据划分为多个折folds并在每次训练中使用不同的折作为验证集从而更全面地评估模型性能。 超参数调整 验证集通常用于调整模型的超参数例如学习率、正则化强度等以获得更好的性能。 不要在验证集上过拟合 避免在验证集上进行过多的超参数调整或模型选择以免模型在验证集上产生过拟合。 划分数据集的目的是确保模型在未见过的数据上具有良好的泛化能力。选择适当的训练集和验证集比例以及遵循上述指导原则将有助于提高深度学习项目的成功率。 数据集分割spilit_dataset.py代码
# -*- coding:utf-8 -*
import os
import random
import os
import shutil
def data_split(full_list, ratio):n_total len(full_list)offset int(n_total * ratio)if n_total 0 or offset 1:return [], full_listrandom.shuffle(full_list)sublist_1 full_list[:offset]sublist_2 full_list[offset:]return sublist_1, sublist_2train_pdataset/train
val_pdataset/val
imgs_pimages
labels_plabels#创建训练集
if not os.path.exists(train_p):#指定要创建的目录os.mkdir(train_p)
tp1os.path.join(train_p,imgs_p)
tp2os.path.join(train_p,labels_p)
print(tp1,tp2)
if not os.path.exists(tp1):#指定要创建的目录os.mkdir(tp1)
if not os.path.exists(tp2): # 指定要创建的目录os.mkdir(tp2)#创建测试集文件夹
if not os.path.exists(val_p):#指定要创建的目录os.mkdir(val_p)
vp1os.path.join(val_p,imgs_p)
vp2os.path.join(val_p,labels_p)
print(vp1,vp2)
if not os.path.exists(vp1):#指定要创建的目录os.mkdir(vp1)
if not os.path.exists(vp2): # 指定要创建的目录os.mkdir(vp2)#数据集路径
images_dirD:/DL/ultralytics/dataset/images
labels_dirD:/DL/ultralytics/dataset/labels
#划分数据集设置数据集数量占比
proportion_ 0.9 #训练集占比total_file os.listdir(images_dir)num len(total_file) # 统计所有的标注文件
list_[]
for i in range(0,num):list_.append(i)list1,list2data_split(list_,proportion_)for i in range(0,num):filetotal_file[i]print(i, - ,total_file[i])namefile.split(.)[0]if i in list1:jpg_1 os.path.join(images_dir, file)jpg_2 os.path.join(train_p, imgs_p, file)txt_1 os.path.join(labels_dir, name .txt)txt_2 os.path.join(train_p, labels_p, name .txt)if os.path.exists(txt_1) and os.path.exists(jpg_1):shutil.copyfile(jpg_1, jpg_2)shutil.copyfile(txt_1, txt_2)elif os.path.exists(txt_1):print(txt_1)else:print(jpg_1)elif i in list2:jpg_1 os.path.join(images_dir, file)jpg_2 os.path.join(val_p, imgs_p, file)txt_1 os.path.join(labels_dir, name .txt)txt_2 os.path.join(val_p, labels_p, name .txt)shutil.copyfile(jpg_1, jpg_2)shutil.copyfile(txt_1, txt_2)print(数据集划分完成 总数量,num, 训练集数量,len(list1), 验证集数量,len(list2))
运行之后在dataset下面多出train和val两个目录
三、模型训练
1.数据文件
在ultralytics/cfg/datasets目录下复制一份coc128-seg.yaml复制ultralytics目录重新命名成water-seg.yaml。 然后抒文件内容改成自己的数据路径
# Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license
# COCO128-seg dataset https://www.kaggle.com/ultralytics/coco128 (first 128 images from COCO train2017) by Ultralytics
# Example usage: yolo train datacoco128.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
# └── coco128-seg ← downloads here (7 MB)# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: D:/DL/ultralytics # dataset root dir
train: dataset/train # train images (relative to path) 128 images
val: dataset/val # val images (relative to path) 128 images
test: # test images (optional)# Classes
names:0: surface# Download script/URL (optional)
download: https://ultralytics.com/assets/coco128-seg.zip
2.模型训练
模型训练有两种方式直接pip安装ultralytics库的和源码安装的训练方法有差异。
2.1 直接安装ultralytics库
单卡
yolo detect train datawater-seg.yaml model./weights/yolov8s-seg.pt epochs150 imgsz640 batch4 workers0多卡训练
yolo detect train datawater-seg.yaml model./weights/yolov8s-seg.pt epochs150 imgsz640 batch4 workers \0,1,2,3\
2.2 源码安装训练方法
在根目录下新建一个train.py的文件 实例分割训练from ultralytics import YOLO#train
model YOLO(water-seg.yaml).load(yolov8s-seg.pt) # build from YAML and transfer weights# Train the model
model.train(data./ultralytics/datasets/coco128-seg.yaml, epochs150, imgsz640,batch2, workers0)
3.参数说明
