2.2 yolov5使用

 

yolov5使用

github :https://github.com/ultralytics/yolov5

一：

修改说明：
1 修改model保存路径
2 修改tensorboard日志存放路径
3 修改log存放目录

二 yolov5-master使用
1 修改处理数据集脚本 datahandles
1.1 修改datahandle.py 
 init_dir = "/home/data/933"
 target_dir ="/project/train/src_repo/yolov5-master/datasets/933"
1.2 修改voc_to_yolo.py
classes =  ['rust', 'dirty', 'scratches', 'defect']  # 1 转化的类别 - 注意：这里根据自己的类别名称及种类自行更改
xml_files1 = r'/project/train/src_repo/yolov5-master/datasets/933/xmllabels' # 2、voc格式的xml标签路径
save_txt_files1 = r'/project/train/src_repo/yolov5-master/datasets/933/labels' # 3、转化为yolo格式txt标签存储路径
1.3 修改 collect_images_Proportion.py
 修改目录，修改数据集分配比例（18行）

2 修改tensorboard与log存放目录
2.1/project/train/src_repo/yolov5-master/utils/loggers/__init__.py
76行           
           s ="/project/train/tensorboard" #wh 
            print("修改tensorboard的存放目录",s) #wh
            self.tb = SummaryWriter(str(s))
146行
            with open(file, 'a') as f:
                  f.write(s + ('%20.5g,' * n % tuple([epoch] + vals)).rstrip(',') + '\n')
            import shutil #wh
            txt_file="/project/train/log/log.txt" #wh
            shutil.copy(file,txt_file) #wh

3 修改model存放目录
3.1 /project/train/src_repo/yolov5-master/train.py
-429行
         import shutil
                model_dir = "/project/train/models" #wh
                shutil.copy(last, model_dir) #wh
                shutil.copy(best, model_dir) #wh
         # Stop Single-GPU
 
4 修改tarin.py参数
      4.1 --weights
      4.2 --cfg
      4.3 --data
      4.4 --batch-size
      4.5 --imgsz

5 启动文件
启动前注释 前三行 
sh /project/train/src_repo/yolov5-master/train_voc_yolo_data.sh

6 其他
6.1 若数据集过大，修改../yolov5-master/datahandles/datahandle.py
-73行
        #shutil.copy(source_file, new_dir)
        shutil.move(source_file, new_dir) #move节约时间
        # print(filename,"success!!")