使用YOLOv6在VOC数据集上进行目标检测训练教程

使用YOLOv6在VOC数据集上进行目标检测训练教程

YOLOv6 meituan/YOLOv6: 是一个由美团点评团队开发的YOLO系列目标检测模型。适合用于需要高性能目标检测的应用。特点是可以提供优化的网络结构和训练流程，以达到更高的检测准确率和速度。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOv6

前言

YOLOv6是美团视觉智能部研发的一款高效目标检测算法，它在精度和速度之间取得了很好的平衡。本教程将详细介绍如何使用YOLOv6在PASCAL VOC数据集上进行训练的全过程，包括数据准备、格式转换、模型训练和评估等关键步骤。

1. VOC数据集准备

PASCAL VOC数据集是计算机视觉领域最经典的目标检测基准数据集之一，包含20个常见物体类别。我们需要下载以下三个部分：

• VOC2007训练验证集：5012张图像
• VOC2007测试集：4953张图像
• VOC2012训练验证集：17126张图像

下载解压后，目录结构应如下所示：

VOCdevkit
├── VOC2007
│   ├── Annotations  # XML格式标注文件
│   ├── ImageSets    # 划分好的训练/验证/测试集列表
│   ├── JPEGImages   # 原始图像
│   ├── SegmentationClass
│   └── SegmentationObject
└── VOC2012
    ├── Annotations
    ├── ImageSets
    ├── JPEGImages
    ├── SegmentationClass
    └── SegmentationObject

2. 数据格式转换

YOLOv6使用特定的YOLO格式标注，而VOC数据集使用XML格式。我们需要进行格式转换：

1. XML格式示例：

<annotation>
    <object>
        <name>car</name>
        <bndbox>
            <xmin>141</xmin>
            <ymin>50</ymin>
            <xmax>500</xmax>
            <ymax>330</ymax>
        </bndbox>
    </object>
</annotation>

2. 转换命令：

python yolov6/data/voc2yolo.py --voc_path your_path/to/VOCdevkit

转换后的YOLO格式数据集结构：

VOCdevkit
├── images
├── labels
├── voc_07_12
│   ├── images
│   │   ├── train  # 合并VOC2007和2012的训练验证集
│   │   └── val    # VOC2007测试集
│   └── labels
│       ├── train
│       └── val

3. 数据集可视化验证

转换完成后，建议使用可视化工具检查标注是否正确：

python yolov6/data/vis_dataset.py \
    --img_dir your_path/to/VOCdevkit/images/train \
    --label_dir your_path/to/VOCdevkit/labels/train

4. 创建数据集配置文件

创建data/voc.yaml配置文件，内容如下：

train: your_path/to/VOCdevkit/voc_07_12/images/train
val: your_path/to/VOCdevkit/voc_07_12/images/val
test: your_path/to/VOCdevkit/voc_07_12/images/val

is_coco: False
nc: 20  # VOC类别数
names: ['aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat', 'bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair', 'cow', 'diningtable', 'dog',
        'horse', 'motorbike', 'person', 'pottedplant', 'sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor']

5. 模型训练

YOLOv6支持多种训练方式：

1. 多GPU训练（推荐）：

python -m torch.distributed.launch \
    --nproc_per_node 4 \
    --master_port=23456 \
    tools/train.py \
    --batch 256 \
    --conf configs/yolov6n_finetune.py \
    --data data/voc.yaml \
    --device 0,1,2,3

2. 单GPU训练：

python tools/train.py \
    --batch 256 \
    --conf configs/yolov6_finetune.py \
    --data data/voc.yaml \
    --device 0

6. 训练监控

使用TensorBoard监控训练过程：

tensorboard --logdir=your_path/to/log

可以观察以下内容：

• 训练批次样本可视化
• 损失曲线变化
• mAP指标变化趋势

7. 模型评估

训练完成后会自动评估，也可以手动评估：

python tools/eval.py \
    --data data/voc.yaml \
    --weights your_path/to/weights/best_ckpt.pt \
    --device 0

典型评估输出：

Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 ] = 0.632
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 ] = 0.854
Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 ] = 0.702

8. 模型推理

使用训练好的模型进行预测：

python tools/infer.py \
    --weights your_path/to/weights/best_ckpt.pt \
    --yaml data/voc.yaml \
    --source data/images/image3.jpg \
    --device 0

9. 模型部署

导出为ONNX格式便于部署：

python deploy/ONNX/export_onnx.py \
    --weights your_path/to/weights/best_ckpt.pt \
    --device 0

总结

本教程详细介绍了使用YOLOv6在VOC数据集上进行目标检测训练的完整流程。YOLOv6凭借其高效的网络结构和优化策略，在VOC数据集上能够取得优秀的检测性能。通过本教程，读者可以快速掌握YOLOv6的训练方法，并将其应用到自己的项目中。

YOLOv6 meituan/YOLOv6: 是一个由美团点评团队开发的YOLO系列目标检测模型。适合用于需要高性能目标检测的应用。特点是可以提供优化的网络结构和训练流程，以达到更高的检测准确率和速度。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOv6