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该项目是使用 YOLOv5 v2.x 的程序来训练在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用

可视化界面演示(2021.3 上新!):

💥💥💥新增可视化界面上线啦!!!!来一波演示!!!💥💥💥 使用文档: 如何使用可视化工具

纯图片再来一波演示!

指标

yolov5s 为基础训练,epoch = 50

分类 P R mAP0.5
总体 0.884 0.899 0.888
人体 0.846 0.893 0.877
0.889 0.883 0.871
安全帽 0.917 0.921 0.917

对应的权重文件百度云,提取码: b981


yolov5m 为基础训练,epoch = 100

分类 P R mAP0.5
总体 0.886 0.915 0.901
人体 0.844 0.906 0.887
0.9 0.911 0.9
安全帽 0.913 0.929 0.916

对应的权重文件百度云,提取码: psst


yolov5l 为基础训练,epoch = 100

分类 P R mAP0.5
总体 0.892 0.919 0.906
人体 0.856 0.914 0.897
0.893 0.913 0.901
安全帽 0.927 0.929 0.919

对应的权重文件百度云,提取码: a66e


1.YOLO v5训练自己数据集教程

使用的数据集:Safety-Helmet-Wearing-Dataset ,感谢这位大神的开源数据集!

本文结合 YOLOv5官方教程 来写

环境准备

首先确保自己的环境:

    Python>=3.7
    Pytorch==1.5.x
    PyQt5==5.15.3
    PyQtChart==5.15.3
    PyQt5-tools
    GPUtil

或者使用我的环境(推荐)

pip install -r requirements.txt

官方权重

我已上传到一份到百度云:下载链接 , 密码: 44qm

训练自己的数据

提示:

关于增加数据集分类的方法,请看【5. 增加数据集的分类】


1.1 创建自己的数据集配置文件

因为我这里只是判断 【人没有带安全帽】、【人有带安全帽】、【人体】 3个类别 ,基于 data/coco128.yaml 文件,创建自己的数据集配置文件 custom_data.yaml

# 训练集和验证集的 labels 和 image 文件的位置
train: ./score/images/train
val: ./score/images/val

# number of classes
nc: 3

# class names
names: ['person', 'head', 'helmet']

1.2 创建每个图片对应的标签文件

你可以使用 data/gen_data/gen_head_helmet.py 来将VOC 的数据集转换成 YOLOv5 训练需要用到的格式。

使用标注工具类似于 LabelboxCVAT精灵标注助手 标注之后,需要生成每个图片对应的 .txt 文件,其规范如下:

  • 每一行都是一个目标
  • 类别序号是零索引开始的(从0开始)
  • 每一行的坐标 class x_center y_center width height 格式
  • 框坐标必须采用归一化的 xywh格式(从0到1)。如果您的框以像素为单位,则将x_centerwidth除以图像宽度,将y_centerheight除以图像高度。代码如下:
import numpy as np
def convert(size, box):
    """
    将标注的 xml 文件生成的【左上角x,左上角y,右下角x,右下角y】标注转换为yolov5训练的坐标
    :param size: 图片的尺寸: [w,h]
    :param box: anchor box 的坐标 [左上角x,左上角y,右下角x,右下角y,]
    :return: 转换后的 [x,y,w,h]
    """

    x1 = int(box[0])
    y1 = int(box[1])
    x2 = int(box[2])
    y2 = int(box[3])

    dw = np.float32(1. / int(size[0]))
    dh = np.float32(1. / int(size[1]))

    w = x2 - x1
    h = y2 - y1
    x = x1 + (w / 2)
    y = y1 + (h / 2)

    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return [x, y, w, h]

生成的 .txt 文件放置的名字是图片的名字,放置在 label 文件夹中,例如:

./score/images/train/00001.jpg  # image
./score/labels/train/00001.txt  # label

生成的 .txt 例子:

1 0.1830000086920336 0.1396396430209279 0.13400000636465847 0.15915916301310062
1 0.5240000248886645 0.29129129834473133 0.0800000037997961 0.16816817224025726
1 0.6060000287834555 0.29579580295830965 0.08400000398978591 0.1771771814674139
1 0.6760000321082771 0.25375375989824533 0.10000000474974513 0.21321321837604046
0 0.39300001866649836 0.2552552614361048 0.17800000845454633 0.2822822891175747
0 0.7200000341981649 0.5570570705458522 0.25200001196935773 0.4294294398277998
0 0.7720000366680324 0.2567567629739642 0.1520000072196126 0.23123123683035374

1.3 文件放置规范

文件树如下

1.4 选择一个您需要的模型

在文件夹 ./models 下选择一个你需要的模型然后复制一份出来,将文件开头的 nc = 修改为数据集的分类数,下面是借鉴 ./models/yolov5s.yaml来修改的

# parameters
nc: 3  # number of classes     <============ 修改这里为数据集的分类数
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple

# anchors
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

# YOLOv5 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Focus, [64, 3]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 9, BottleneckCSP, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, BottleneckCSP, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 9
  ]

# YOLOv5 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 13

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]],  # 17

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 20

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 23

   [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

1.5 开始训练

这里选择了 yolov5s 模型进行训练,权重也是基于 yolov5s.pt 来训练

python train.py --img 640 \
                --batch 16 --epochs 10 --data ./data/custom_data.yaml \
                --cfg ./models/custom_yolov5.yaml --weights ./weights/yolov5s.pt

其中,yolov5s.pt 需要自行下载放在本工程的根目录即可,下载地址 官方权重

1.6 看训练之后的结果

训练之后,权重会保存在 ./runs 文件夹里面的每个 exp 文件里面的 weights/best.py ,里面还可以看到训练的效果

2. 侦测

侦测图片会保存在 ./inferenct/output/ 文件夹下

运行命令:

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
                            http://112.50.243.8/PLTV/88888888/224/3221225900/1.m3u8  # http stream

例如使用我的 s 权重检测图片,可以运行以下命令,侦测图片会保存在 ./inferenct/output/ 文件夹下

python detect.py --source 图片路径 --weights ./weights/helmet_head_person_s.pt

3. 检测危险区域内是否有人

3.1 危险区域标注方式

我这里使用的是 精灵标注助手 标注,生成了对应图片的 json 文件

3.2 执行侦测

侦测图片会保存在 ./inferenct/output/ 文件夹下

运行命令:

python area_detect.py --source ./area_dangerous --weights ./weights/helmet_head_person_s.pt

3.3 效果:危险区域会使用 红色框 标出来,同时,危险区域里面的人体也会被框出来,危险区域外的人体不会被框选出来

4. 生成 ONNX

4.1 安装 onnx

pip install onnx

4.2 执行生成

python ./models/export.py --weights ./weights/helmet_head_person_s.pt --img 640 --batch 1

onnxtorchscript 文件会生成在 ./weights 文件夹中

5. 增加数据集的分类

关于增加数据集分类的方法:

SHWD 数据集里面的 person 指的是头(head),没有 人体 的类别,先将现有的自己的数据集执行脚本生成 yolov5 需要的标签文件 .txt,之后再用 yolov5x.pt 加上 yolov5x.yaml ,使用指令检测出人体

python detect.py --save-txt --source 自己数据集的文件目录 --weights ./weights/yolov5x.pt

yolov5 会推理出所有的分类,并在 inference/output 中生成对应图片的 .txt 标签文件;

修改 ./data/gen_data/merge_data.py 中的自己数据集标签所在的路径,执行这个python脚本,会进行 人体(person) 类型的合并


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