基于yolov5交通标志识别（毕业设计）

1.数据集：TT100K数据集，是由清华与腾讯的联合实验室整理并公布的，提供的10万张图像包含了30000个交通标志，图像来源于由6个像素很高的广角单反相机在中国的多个城市拍摄的腾讯街景全景图，拍摄地点的光照条件、天气条件有所不同。原始的街景全景图分辨率为8192x2048，再将全景图裁剪分为四份，最终数据集的尺寸为2048x2048。TT-100K数据集所含交通标志的类别较为全面，整个数据集共出现221种不同的类别，标注了的有128类。

       在TT100K数据集中，训练集共有6105张图片，验证集共有3065张图片。该数据集涵盖了包括城市道路、乡村道路以及高速公路等诸多生活场景。在使用该数据集之前我们需要对图片进行人工标注。LabelImg是一个图形图像注释工具。它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面。注释以PASCAL VOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持YOLO格式和CreateML格式。因为TT100K作为开源的数据集，我们可以在网络上找到有关于TT100K数据集标注的xml格式标签，不过yolo算法使用的是.txt文本格式，因此我们需要对其进行转化。

import xml.etree.ElementTree as ET
import os
voc_folder = r"/home/dwt/DataSets/HRSID/HRSID_JPG_voc格式/Annotations"  # 储存voc格式的标注文件的文件夹
yolo_folder = r"/home/dwt/DataSets/HRSID/HRSID_yolo/Annotations_yolo"  # 转换后的yolo格式标注文件的储存文件夹
class_id = ["ship"]  # 储存数据集中目标种类名称的列表，接下来的转换函数中会将该列表中种类名称对应的列表索引号作为写入yolo标注文件中该类目标的种类序号
def convert(size, box):
    dw = 1. / size[0]
    dh = 1. / size[1]
    x = (box[0] + box[1]) / 2.0
    y = (box[2] + box[3]) / 2.0
    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(xml_file):
    file_name = xml_file.strip(".xml")  # 这一步将所有voc格式标注文件取出后缀名“.xml”，方便接下来作为yolo格式标注文件的名称
    in_file = open(os.path.join(voc_folder, xml_file))  # 打开当前转换的voc标注文件
    out_file = open(os.path.join(yolo_folder, file_name + ".txt", ), 'w')  # 创建并打开要转换成的yolo格式标注文件
    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'):
        cls = obj.find('name').text
        cls_id = class_id.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))
        bb = convert((w, h), b)
        out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')
xml_fileList = os.listdir(voc_folder)  # 将所有voc格式的标注文件的名称取出存放到列表xml_fileList中
for xml_file in xml_fileList:  # 这里的for循环开始依次对所有voc格式标注文件生成其对应的yolo格式的标注文件
    convert_annotation(xml_file)

2.模型：yolov5s

3.方法：(22条消息) Yolov5的配置+训练（超级详细！！！）_yolov5训练_小学生玩编程的博客-CSDN博客4.本人实现成果：

5. 可能碰到的问题 （1） amp问题 （2）221类标签问题（3）gtx16系列可能无法正常使用问题（4）多线程num_worker问题 (5)遇到无法正常安装环境或者包的问题

6. 部分参数一览

def parse_opt(known=False):
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--weights', type=str, default=ROOT/ 'pretrained/yolov5s-seg.pt', help='initial weights path')
    parser.add_argument('--cfg', type=str, default=ROOT/'yolov5s_board.yaml', help='model.yaml path')
    parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'Board_BAKCUP.yaml', help='dataset.yaml path')
    parser.add_argument('--hyp', type=str, default=ROOT / 'data/hyps/hyp.scratch-low.yaml', help='hyperparameters path')
    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=1000, help='total training epochs')
    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=-1, help='total batch size for all GPUs, -1 for autobatch')
    parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', type=int, default=672, help='train, val image size (pixels)')
    parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training')
    parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=True, help='resume most recent training')
    parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')
    parser.add_argument('--noval', action='store_true', help='only validate final epoch')
    parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable AutoAnchor')
    parser.add_argument('--noplots', action='store_true', help='save no plot files')
    parser.add_argument('--evolve', type=int, nargs='?', const=300, help='evolve hyperparameters for x generations')
    parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket')
    parser.add_argument('--cache', type=str, nargs='?',default= True, const='ram', help='image --cache ram/disk')
    parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training')
    parser.add_argument('--device', default='0', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%')
    parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class')
    parser.add_argument('--optimizer', type=str, choices=['SGD', 'Adam', 'AdamW'], default='SGD', help='optimizer')
    parser.add_argument('--sync-bn', action='store_true', help='use SyncBatchNorm, only available in DDP mode')
    parser.add_argument('--workers', type=int, default=12, help='max dataloader workers (per RANK in DDP mode)')
    parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/train', help='save to project/name')
    parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name')
    parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
    parser.add_argument('--quad', action='store_true', help='quad dataloader')
    parser.add_argument('--cos-lr', action='store_true', help='cosine LR scheduler')
    parser.add_argument('--label-smoothing', type=float, default=0.0, help='Label smoothing epsilon')
    parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='EarlyStopping patience (epochs without improvement)')
    parser.add_argument('--freeze', nargs='+', type=int, default=[3], help='Freeze layers: backbone=10, first3=0 1 2')
    parser.add_argument('--save-period', type=int, default=-1, help='Save checkpoint every x epochs (disabled if < 1)')
    parser.add_argument('--seed', type=int, default=0, help='Global training seed')
    parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='Automatic DDP Multi-GPU argument, do not modify')