目录

 一、准备深度学习环境

二、 准备自己的数据集

1、创建数据集

 2、转换数据格式

 3、配置文件

 三、模型训练

1、下载预训练模型

2、训练

四、模型测试

 五、模型推理

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YOLOv7训练自己的数据集整个过程主要包括：环境安装----制作数据集----模型训练----模型测试----模型推理

 一、准备深度学习环境

本人的笔记本电脑系统是：Windows10
首先下载YOLOv7的代码，手动下载zip或是git clone 远程仓库，本人下载的是YOLOv7的0.1版本代码，代码文件夹中会有requirements.txt文件，里面描述了所需要的安装包。

本文最终安装的pytorch版本是1.8.1，torchvision版本是0.9.1，python是3.7.10，其他的依赖库按照requirements.txt文件安装即可。

二、 准备自己的数据集

本人标注的数据格式是VOC，而YOLOv7能够直接使用的是YOLO格式的数据，因此下面将介绍如何将自己的数据集转换成可以直接让YOLOv7进行使用。

1、创建数据集

在YOLOv7文件夹中的data目录下创建mydata文件夹（名字可以自定义），目录结构如下，将之前labelImg标注好的xml文件和图片放到对应目录下
mydata
…images # 存放图片
…xml # 存放图片对应的xml文件
…dataSet #之后会在Main文件夹内自动生成train.txt，val.txt，test.txt和trainval.txt四个文件，存放训练集、验证集、测试集图片的名字（无后缀.jpg）
示例如下：
mydata文件夹下内容如下：

• image为VOC数据集格式中的JPEGImages，内容如下：

• xml文件夹下面为.xml文件（标注工具采用labelImage），内容如下： 

• dataSet 文件夹下面存放训练集、验证集、测试集的划分，通过脚本生成，可以创建一个split_train_val.py文件，代码内容如下：

# coding:utf-8
 
import os
import random
import argparse
 
parser = argparse.ArgumentParser()
# xml文件的地址，根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下
parser.add_argument('--xml_path', default='xml', type=str, help='input xml label path')
# 数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Main
parser.add_argument('--txt_path', default='dataSet', type=str, help='output txt label path')
opt = parser.parse_args()
 
trainval_percent = 1.0
train_percent = 0.9
xmlfilepath = opt.xml_path
txtsavepath = opt.txt_path
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
if not os.path.exists(txtsavepath):
    os.makedirs(txtsavepath)
 
num = len(total_xml)
list_index = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list_index, tv)
train = random.sample(trainval, tr)
 
file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w')
file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')
file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')
file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')
 
for i in list_index:
    name = total_xml[i][:-4] + '\n'
    if i in trainval:
        file_trainval.write(name)
        if i in train:
            file_train.write(name)
        else:
            file_val.write(name)
    else:
        file_test.write(name)
 
file_trainval.close()
file_train.close()
file_val.close()
file_test.close()

•  运行代码后，在dataSet 文件夹下生成下面四个txt文档：

• 三个txt文件里面的内容如下： 

 2、转换数据格式

接下来准备labels，把数据集格式转换成yolo_txt格式，即将每个xml标注提取bbox信息为txt格式，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格式。格式如下：

•  创建voc_label.py文件，将训练集、验证集、测试集生成label标签（训练中要用到），同时将数据集路径导入txt文件中，代码内容如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from os import getcwd
 
sets = ['train', 'val', 'test']
classes = ["a", "b"]   # 改成自己的类别
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/mydata/xml/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')
    out_file = open('data/mydata/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/mydata/labels/'):
        os.makedirs('data/mydata/labels/')
    image_ids = open('data/mydata/dataSet/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
    list_file = open('mydata/%s.txt' % (image_set), 'w')
    for image_id in image_ids:
        list_file.write(abs_path + '/mydata/images/%s.jpg\n' % (image_id))
        convert_annotation(image_id)
    list_file.close()

 3、配置文件

1）数据集的配置
在YOLOv7目录下的data文件夹下新建一个mydata.yaml文件（可以自定义命名），用来存放训练集和验证集的划分文件（train.txt和val.txt），这两个文件是通过运行voc_label.py代码生成的，然后是目标的类别数目和具体类别列表，mydata.yaml内容如下：

2) 选择一个你需要的模型
在YOLOv7目录下的cfg/deploy文件夹下是模型的配置文件，这边提供yolov7、yolov7-d6、yolov7-e6、yolov7-e6e、yolov7x等多个版本，假设采用yolov7x.yaml，只用修改一个参数，把nc改成自己的类别数,需要取整（可选） 如下：

 至此，自定义数据集已创建完毕，接下来就是训练模型了。

 三、模型训练

1、下载预训练模型

在YOLOv7的GitHub开源网址上下载对应版本的模型

2、训练

在正式开始训练之前，需要对train.py进行以下修改：

以上参数解释如下：
epochs：指的就是训练过程中整个数据集将被迭代多少次,显卡不行你就调小点。
batch-size：一次看完多少张图片才进行权重更新，梯度下降的mini-batch,显卡不行你就调小点。
cfg：存储模型结构的配置文件
data：存储训练、测试数据的文件
img-size：输入图片宽高,显卡不行你就调小点。

之后运行训练命令如下：

python train.py --img 640 --batch 32 --epoch 300 --data data/mydata.yaml --cfg cfg/deploy/yolov7x.yaml --weights weights/yolov7x.pt --device '0' 

四、模型测试

评估模型好坏就是在有标注的测试集或者验证集上进行模型效果的评估，在目标检测中最常使用的评估指标为mAP。在test.py文件中指定数据集配置文件和训练结果模型，如下：

通过下面的命令进行模型测试：

python test.py  --data data/mydata.yaml --weights runs/exp1/weights/best.pt --augment

 模型测试效果如下：

 五、模型推理

最后，模型在没有标注的数据集上进行推理，在detect.py文件中指定测试图片和测试模型的路径，其他参数（img_size、置信度object confidence threshold、IOU threshold for NMS）可自行修改，如下：

使用下面的命令，其中，weights使用最满意的训练模型即可，source则提供一个包含所有测试图片的文件夹路径即可。

 python detect.py --weights runs/exp1/weights/best.pt --source inference/images/ --device 0,1

测试完毕后，每个测试图片会在指定的inference/output输出文件夹中生成结果图片文件，如下：

本人训练的数据集是口罩数据集，检测后的效果如下图所示：