由于实习公司需要使用到旋转目标的检测 所以这几天学习了相关知识 并找了许多资料 饶了许多的弯路。下面记录下项目的整个实现过程。
我参考的是以下几位博主
DOTAv2遥感图像旋转目标检测竞赛经验分享 Swin Transformer Anchor free/based方案 - 知乎
首先 先为该项目创建一个虚拟环境
VS2015
pytorch 1.6.0 其他版本也可以进行尝试
torchvision 0.7.0 其他版本也可以进行尝试
其中这个VS2015 17 19版本都可以 但是pytorch和torchvision必须是要求的版本 不然可能会出错 这里试了torch1.8.1和torchvision0.9.1是可以用的。建议安装pytorch和torchvision时采用离线安装包安装 比较稳定。地址
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
接着打开Anaconda prompt创建项目的虚拟环境
conda create -n royolov5 python 3.8
conda activate yolov5
进入创建的虚拟环境之后cd进入下载好pytorch和torchvision的文件夹。然后执行
pip install torch-1.6.0 cu101-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.7.0 cu101-cp38-cp38-win_amd64.whl
这里注意后缀名.whl不要忘了。
到这里 就将pytorch框架搭好了。
接着 下载我发的压缩包 解压后 同样cd进入YOLOv5_DOTA_OBB-master项目文件的主目录
执行 pip install -r requirements.txt 安装相关的包。
再 添加E:\PytorchPro\YOLOv5_DOTA_OBB-master\swigwin-4.0.2到path里面 这里要进行系统环境的刷新 可以选择重启 也可以进入cmd 输入set path c 进行刷新
再 在Anaconda prompt中的royolov5环境下cd进入utils分别运行
swig -c -python polyiou.i
python setup.py build_ext --inplace
再 将E:\ProgramData\Anaconda3\envs\royolov5\Lib\site-packages\shapely\DLLs所有dll复制到E:\ProgramData\Anaconda3\envs\royolov5\Library\bin
到这一步 训练环境基本准备好了 下面开始准备旋转目标所需的数据集
首先要使用到rolabelimg旋转目标标注工具 具体怎么使用自行百度。下载地址
https://github.com/cgvict/roLabelImg
标注图像后得到的是xml格式 这里需要对数据格式进行转换 符合yolov5的txt格式
首先 运行roxml_to_data.py 转换到Dota的8点数据格式
再将图像数据依次放在以下文件夹
其中images里存放原图像 labelTxt中存放上一步转化的8点格式txt文件 注意要和images中的图像文件对应
再 进入DOTA_devkit_YOLO-master 修改DOTA_devkit_YOLO-master\dota_utils.py中的classnames_v1_5 修改为你标注数据的种类
再 分别运行PaddingPIC.py和YOLO_Transform.py
其中 PaddingPIC.py的作用是将图片扩展到高宽相同 便于数据处理。YOLO_Transform.py的作用是将dota的数据格式转换为yolov5的数据格式。
转换后的txt文件会存放再yolo_labels文件夹中
再 将yolov5训练所需的原图像和上一步操作得到的txt文件分别放入DOTA_demo_view文件夹里的images和labels中
再修改data\DOTA_ROTATED.yaml中nc和names 或者自己写个yaml文件
可以再修改下网络模型的yaml文件 不会的话用官方的yaml文件就行
最后别忘了下载权重文件 这里要注意 因为这个项目是基于v5-3.1版本的 所以 下载的权重文件不能下载最新的pt文件 不然会报错。
最后 开始训练就可以了。
给出资源链接:
【超级会员V3】通过百度网盘分享的文件 JLJ.zip
链接:https://pan.baidu.com/s/17zVi6ae6sSs3ab7cUiWhig
提取码:8e3g
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