YOLOv5如何训练自己的关键点检测模型？详细步骤讲解

要训练YOLOv5的关键点检测模型，需要经过一系列步骤来准备数据、配置环境以及执行训练。以下是详细的步骤讲解：

步骤1：安装YOLOv5和依赖项

首先确保你的开发环境已经安装了必要的库。如果还没有安装YOLOv5，请按照以下步骤操作：

1. 克隆YOLOv5仓库到本地：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5
   

2. 安装所需的依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

步骤2：准备关键点检测数据集

YOLOv5支持COCO格式的数据集，因此你需要将你的数据转换为COCO格式。COCO格式包括图像文件和一个JSON标注文件。

数据集结构示例：

your_dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
└── labels/
    ├── train.json
    └── val.json

JSON文件内容说明：

• images字段：包含所有图像的信息。
• annotations字段：包含每个关键点的标注信息。
• categories字段：定义类别及其关键点信息。

例如，假设我们有一个单类别的关键点检测任务：

{
  "images": [
    {"id": 1, "file_name": "image1.jpg", "height": 640, "width": 480}
  ],
  "annotations": [
    {
      "id": 1,
      "image_id": 1,
      "category_id": 1,
      "keypoints": [100, 200, 2, 150, 250, 2],
      "num_keypoints": 2
    }
  ],
  "categories": [
    {
      "id": 1,
      "name": "person",
      "keypoints": ["nose", "left_eye"],
      "skeleton": []
    }
  ]
}

步骤3：修改配置文件

YOLOv5的关键点检测功能通过修改配置文件实现。默认情况下，YOLOv5不直接提供关键点检测的配置文件，但可以通过修改现有的配置文件来支持关键点检测。

修改配置文件示例：

1. 打开yolov5/models/yolov5s.yaml文件（或其他预训练模型）。
2. 修改输出层以适应关键点检测任务。例如，如果每个目标有17个关键点，则输出层应调整为：

   nc: 1  # 类别数
   nkpt: 17  # 关键点数
   no: nc + 5 + nkpt * 2  # 每个框的输出维度
   

步骤4：编写数据配置文件

创建一个新的数据配置文件（如mydataset.yaml），用于指定数据集路径和类别信息。

数据配置文件示例：

train: ../your_dataset/images/train
val: ../your_dataset/images/val

nc: 1  # 类别数
nkpt: 17  # 关键点数

names: ['person']  # 类别名称
kpt_shape: [17, 2]  # 关键点形状

步骤5：训练模型

使用YOLOv5提供的train.py脚本来训练模型。命令行中指定数据配置文件、模型配置文件以及超参数设置。

训练命令示例：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data mydataset.yaml --cfg models/yolov5s-kpt.yaml --weights yolov5s.pt

步骤6：验证模型

训练完成后，可以使用val.py脚本来验证模型性能。

验证命令示例：

python val.py --img 640 --data mydataset.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt --task test

步骤7：推理与可视化

使用detect.py进行推理，并可视化结果。

推理命令示例：

python detect.py --source your_dataset/images/test --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.4 --save-txt --save-conf

流程图

以下是整个流程的Mermaid代码表示：

graph TD;
    A[安装YOLOv5和依赖] --> B[准备关键点检测数据集];
    B --> C[修改配置文件];
    C --> D[编写数据配置文件];
    D --> E[训练模型];
    E --> F[验证模型];
    F --> G[推理与可视化];