干货 | YOLOV5 训练自动驾驶数据集，并转Tensorrt，收藏！

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准备数据集github
环境配置web
配置文件修改算法
训练sql
推理shell
转Tensorrtjson

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准备数据集

1.1 BDD数据集

BDD100K是最大的开放式驾驶视频数据集之一，其中包含10万个视频和10个任务，目的是方便评估自动驾驶图像识别算法的的进展。每一个高分辨率视频一共40秒。该数据集包括超过1000个小时的驾驶数据，总共超过1亿帧。这些视频带有GPU / IMU数据以获取轨迹信息。该数据集具备地理，环境和天气多样性，从而能让模型可以识别多种场景，具有更多的泛化能力。这些丰富的户外场景和复杂的车辆运动使感知任务更具挑战性。该数据集上的任务包括图像标记，车道检测，可驾驶区域分割，道路对象检测，语义分割，实例分割，多对象检测跟踪，多对象分割跟踪，领域自适应和模仿学习。咱们能够在BDD100K数据网站上下载数据。

Bdd100k的标签是由Scalabel生成的JSON格式。
- labels [ ]: - id: int32 - category: string (classification) - manualShape: boolean (whether the shape of the label is created or modified manually) - manualAttributes: boolean (whether the attribute of the label is created or modified manually) - score: float (the confidence or some other ways of measuring the quality of the label.) - attributes: - occluded: boolean - truncated: boolean - trafficLightColor: "red|green|yellow|none" - areaType: "direct | alternative" (for driving area) - laneDirection: "parallel|vertical" (for lanes) - laneStyle: "solid | dashed" (for lanes) - laneTypes: (for lanes) - box2d: - x1: float - y1: float - x2: float - y2: float

道路对象类别包括如下几类：

[ "bike", "bus", "car", "motor", "person", "rider", "traffic light", "traffic sign", "train", "truck"]

1.2 YOLO数据格式

每一个图片文件.jpg，都有同一命名的标签文件.txt。

标签文件中每一个对象独占一行，格式为<object-class> <x> <y> <width> <height>。

其中：

<object-class>-表示对象的类别序号：从0 到 (classes-1)
<x> <y> <width> <height> -参照图片宽度和高度的相对比例(浮点数值)，从0.0到1.0
例如：<x> = <absolute_x> / <image_width>或<height> = <absolute_height> / <image_height>
注意：<x> <y>是矩形的中心，而不是左上角位置。

以下图所示：

YOLO V5的标签文件和图像文件应位于同一目录下。

1.3 BDD数据转YOLO格式

Berkerley 提供了Bdd100k数据集的标签查看及标签格式转化工具。因为没有直接从bdd100k转换成YOLO的工具，所以咱们首先得使用将bdd100k的标签转换为coco格式，而后再将coco格式转换为yolo格式。

bdd to coco

个人目的是识别包括不一样颜色交通灯在内的全部交通对象，所以咱们须要对原版的bdd2coco.py进行一些修改，以获取交通灯颜色并产生新的类别。

这是修改完的核心代码：

for label in i['labels']: annotation = dict() category=label['category'] if (category == "traffic light"): color = label['attributes']['trafficLightColor'] category = "tl_" + color if category in id_dict.keys(): empty_image = False annotation["iscrowd"] = 0 annotation["image_id"] = image['id'] x1 = label['box2d']['x1'] y1 = label['box2d']['y1'] x2 = label['box2d']['x2'] y2 = label['box2d']['y2'] annotation['bbox'] = [x1, y1, x2-x1, y2-y1] annotation['area'] = float((x2 - x1) * (y2 - y1)) annotation['category_id'] = id_dict[category] annotation['ignore'] = 0 annotation['id'] = label['id'] annotation['segmentation'] = [[x1, y1, x1, y2, x2, y2, x2, y1]] annotations.append(annotation)

在完成bdd100k格式到yolo格式的转换后，会得到bdd100k_labels_images_det_coco_train.json和bdd100k_labels_images_det_coco_val.json两个文件。

Coco to yolo

在完成先前的转换以后，咱们须要将训练集和验证集的coco格式标签转换为yolo格式。注意须要分别指定训练集和验证集图片位置，对应的coco标签文件位置，及生成yolo标签的目标位置。

config_train ={ "datasets": "COCO", "img_path": "bdd100k_images/bdd100k/images/100k/train", "label": "labels/bdd100k_labels_images_det_coco_train.json", "img_type": ".jpg", "manipast_path": "./", "output_path": "labels/trains/", "cls_list": "bdd100k.names", } config_valid ={ "datasets": "COCO", "img_path": "bdd100k_images/bdd100k/images/100k/val", "label": "labels/bdd100k_labels_images_det_coco_val.json", "img_type": ".jpg", "manipast_path": "./", "output_path": "labels/valids/", "cls_list": "bdd100k.names", }

除此以外，咱们还得将全部的类别写入bdd100k.names文件。

personridercarbustruckbikemotortl_greentl_redtl_yellowtl_nonetraffic signtraintl_green

运行Bdd_preprocessing中的完整代码能够完成Bdd100k格式标签到YOLO标签格式的转换。

Bdd2coco以及coco2yolo的详细说明能够参看bdd100k代码库和convert2Yolo代码库。

环境配置

2.1 官方代码

https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v3.0

因为后面转tensorrt版本支持yolov5到3.0版本，因此以3.0版本进行实验。

环境配置可经过下面命令进行一键配置。


# pip install -r requirements.txt
# base ----------------------------------------Cythonmatplotlib>=3.2.2numpy>=1.18.5opencv-python>=4.1.2pillowPyYAML>=5.3scipy>=1.4.1tensorboard>=2.2torch>=1.6.0torchvision>=0.7.0tqdm>=4.41.0
# coco ----------------------------------------# pycocotools>=2.0
# export --------------------------------------# packaging # for coremltools# coremltools==4.0b4# onnx>=1.7.0# scikit-learn==0.19.2 # for coreml quantization
# extras --------------------------------------# thop # FLOPS computation# seaborn # plotting

配置文件修改

3.1 修改 ./data/coco.yaml

修改./data/coco.yaml--》存为bdd.yaml

修改内容：

（1）train/val/test 路径

其中的txt内容均为各集合图像实际绝对路径。

（2）nc：number class 类别数量，BDD数据类别为10

（3）names：前面bdd数据集介绍时候已经列出

3.2 修改 ./model/yolov5.yaml

修改：nc为BDD数据类别数：10

3.3 修改./train.py

修改：

（1）--weights，这里s/m/l/x四个型号能够选择

（2）--cfg，这里s/m/l/x四个型号能够选择

（3）--data，选择根据coco.yaml修改后的bdd.yaml

（4）--batch-size 和 --img-size 能够再这里修改也能够默认不动，再训练命令行里设定

训练

预训练模型

python train.py --img 640 --batch 32 --epochs 300 --data './data/bdd.yaml' --cfg ./models/custom_yolov5x.yaml --weights "./weights/yolov5x.pt" --name yolov5x_bdd_prew  --cache

从头训练

python train.py --img 640 --batch 32 --epochs 300 --data './data/bdd.yaml' --cfg ./models/custom_yolov5x.yaml --weights "" --name yolov5x_bdd  --cache

train_loss:

val_loss:

推断

可选参数：

— weights: 训练权重的路径
— source：推理目标的路径，能够是图片，视频，网络摄像头等
— source：推理结果的输出路径
— img-size：推理图片的大小
— conf-thres：对象置信阈值，默认0.4
— iou-thres：NMS的IOU阈值，能够根据实际对象的重叠度调节，默认0.5
— device: 选择使用CUDA或者CPU
— view-img：显示全部推理结果
— save-txt：将每一帧的推理结果及边界框的位置，存入*.txt文件
— classes：类别过滤，意思是只推理目标类别
— agnostic-nms：使用agnostic-nms NMS

python detect.py --source 0 # webcam file.jpg # image file.mp4 # video path/ # directory path/*.jpg # glob rtsp://170.93.143.139/rtplive/470011e600ef003a004ee33696235daa # rtsp stream rtmp://192.168.1.105/live/test # rtmp stream                            http://112.50.243.8/PLTV/88888888/224/3221225900/1.m3u8  # http stream

转Tensorrt

6.1 工程配置

https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov5,

该项目提供了一大批常见模型的转Tensorrt方法。

环境要求：

GTX1080 / Ubuntu16.04 / cuda10.0 / cudnn7.6.5 / tensorrt7.0.0 / nvinfer7.0.0 / opencv3.3

高版本tensorrt7的变化以下：

6.2 生成转tensorrt的中间文件 yolov5.wts

拷贝 ./tensorrt/yolov5/gen_wts.py文件到./yolov5 工程下，修改其中加载模型路径，执行该python文件，获得yolov5.wts，并将其拷贝回 ./tensorrt/yolov5/下。

1. generate yolov5s.wts from pytorch with yolov5s.pt
git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.gitgit clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git// download its weights 'yolov5s.pt'// copy tensorrtx/yolov5/gen_wts.py into ultralytics/yolov5// ensure the file name is yolov5s.pt and yolov5s.wts in gen_wts.py// go to ultralytics/yolov5python gen_wts.py// a file 'yolov5s.wts' will be generated.

6.3 编译yolov5并生成tensorrt模型yolov5.engine

编译以前须要修改：

（1）选模型

（2）CMakeLists.txt

若是tensorrt是经过tar包解压安装的，还须要在CMakeList.txt中对tensorrt路径进行指定，否则会报错找不到nvinfer

（3）另外，若是系统是Ubuntu18.04的话还会存在opencv的问题，找不到libpng12.so和libjasper.so.

这个问题可经过https://blog.csdn.net/baobei0112/article/details/108991915 该博客内容找到答案。

（4）./tensorrt/yolov5/下新建个samples文件夹，把须要测试的图片放进去。

作好准备工做，下面就能够进行YOLOV5的engine编译工做。

build tensorrtx/yolov5 and run
// put yolov5s.wts into tensorrtx/yolov5// go to tensorrtx/yolov5// ensure the macro NET in yolov5.cpp is smkdir buildcd buildcmake ..makesudo ./yolov5 -s // serialize model to plan file i.e. 'yolov5s.engine'sudo ./yolov5 -d  ../samples // deserialize plan file and run inference, the images in samples will be processed.

6.4 Tensorrt各yolo模型对比

潮水自会来去，但心志得坚若磐石。即使成不了那根定海神针，也至少不是那随意被拍上岸的野鬼游魂。

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