數(shù)據(jù)標注

前期準備

先打開Anaconda Navigator，點擊Environment，再點擊new(new是我下載anaconda的文件夾名稱)，然后點擊創(chuàng)建

點擊綠色按鈕，并點擊Open Terminal

輸入labelimg便可打開它,labelimg是圖像標注工具，在上篇文章中有講到如何下載

標注工具的使用

找個空目錄新建一個文件夾，我這里名稱叫做yolotest,也可以設(shè)置其他名稱

在 yolotest 目錄下新建labels和images文件夾

在images文件夾新建test,train,val三個文件夾

在labesl下面新建train,val兩個文件夾

images文件夾下面的test,train,val三個文件夾，全部存放相同的要訓(xùn)練的圖片，例如train下面是 1.png,2.png，將這個兩個文件復(fù)制一份到val，再復(fù)制一份到test

labels下面的train,val兩個文件夾存放的是用labelimg標注的標簽數(shù)據(jù)文件，等會 labelimg 使用會用到這個文件夾

將準備好的圖片放到?images/train?文件夾下面并且復(fù)制一份到?images/val?和?images/test兩個文件夾

數(shù)據(jù)集獲取：https://storage.googleapis.com/openimages/web/visualizer/index.html?type=detection&set=train&c=%2Fm%2F05676x

來到labelimg界面，點擊?Open Dir?按鈕，選擇到你的?images/train?文件夾即可，例如 D:\YOLOv8\yolotest\images\train。點擊?Change Save Dir?按鈕，選擇到你的?labels/train?文件夾即可，例如 D:\YOLOv8\yolotest\labels\train。最后點擊Save?下面的格式按鈕，調(diào)整到?YOLO?格式的模式即可。

接下來開始標注數(shù)據(jù)

我選的例子是蘋果，首先在圖片上右鍵菜單，選擇?Create RectBox?選項，或者點擊左側(cè)的?Create RectBox

在蘋果圖片區(qū)域拉出選框，會彈出框，輸入分類名稱，這里填寫的是apple，點擊ok即可保存 ，這分類名稱注意后面函數(shù)調(diào)用要用到。

此時在使用時可能會出現(xiàn)如下錯誤

解決方法

找到canvas.py,例如：D:\anaconda\envs\yolotest\Lib\site-packages\libs\canvas.py，打開它將526、530、531行的float改為int即可。

修改前后

修改完成后就可以正常工作啦！！！

我們繼續(xù)接著上步，第一個圖片標注完成后，點擊左側(cè)的?Save?按鈕保存，然后點擊?Next Image?切換標注下一張圖片，操作和第一張圖片類似

圖標標注保存后，會在?labels/train?文件夾存儲了標注的數(shù)據(jù)，classes.txt內(nèi)容就是分類名稱，其他的是和圖片相同的名稱的txt標注文件

最后，將?labels/train?文件夾數(shù)據(jù)復(fù)制到?labels/val?文件夾，等會驗證模型的時候使用

至此，數(shù)據(jù)標注就完成啦！

模型訓(xùn)練

在?yolotest?文件下新建一個訓(xùn)練的配置文件，例如文件名稱叫?apple.yaml，使用記事本打開，填寫內(nèi)容如下

path: D:/YOLOv8/yolotest
train: images/train
val: images/val
test: images/test
nc: 1
names: ["apple"]

# 有多個類別的話，按照以下方法寫

# names: ["111","222"]

• 參數(shù)解釋

?path: 代表訓(xùn)練的根目錄，這里的 yolotest在D盤，就寫 D:/YOLOv8/yolotest，其他盤的路徑自己修改

train: 代表要訓(xùn)練的圖片文件夾,相對于path路徑

val: 代表要驗證的圖片文件夾,相對于path路徑

test: 代表要測試的圖片文件夾,相對于path路徑

nc: 代表分類名稱數(shù)量，這是1個，因為使用labelimg標注的是1個類別，如果是多個數(shù)據(jù)就跟和實際類別數(shù)量一樣的即可

names: 是一個json數(shù)組，代表的是標注的分類名稱，labelimg使用的是apple這一個分類名稱，這里就這樣寫即可

切記如果有多個分類名稱的話名稱的順序不要寫錯，會影響訓(xùn)練結(jié)果

開始訓(xùn)練

在控制臺輸入命令，在cmd窗口，輸入d:回車，在輸入?cd YOLOv8/yolotest，進入這個文件夾?yolotest，其他路徑自行進入

輸入以下訓(xùn)練命令，下面兩個任選一個，截圖參數(shù)看ultralytics官網(wǎng)

yolo detect train data=d:/YOLOv8/yolotest/apple.yaml model=d:/YOLOv8/yolotest/yolov8s.pt imgsz=640

yolo detect train data=d:/YOLOv8/yolotest/apple.yaml model=d:/YOLOv8/yolotest/yolov8s.pt epochs=100 imgsz=640

這個時候系統(tǒng)會下載yolov8s.pt的基礎(chǔ)訓(xùn)練文件

環(huán)境配置成功，一切無誤，開始訓(xùn)練

訓(xùn)練完畢，注意這里的?Results saved后面的路徑是動態(tài)的，截圖中是在?runs/detect/train文件夾下，就是D:/YOLOv8/yolotest文件夾下

最后，在訓(xùn)練完成的目錄中可以找到?best.pt?的訓(xùn)練模型以及訓(xùn)練中被標記和選中目標的圖片結(jié)果集