YOLOv5-6D-Pose项目中的数据集构建与训练实践

YOLOv5-6D-Pose项目中的数据集构建与训练实践

数据集构建的关键要素

在YOLOv5-6D-Pose项目中，构建高质量的数据集是实现6D姿态估计的基础。数据集需要包含以下关键信息：

1. 关键点坐标：包括物体中心点坐标(x0,y0)和8个角点坐标(x1,y1到x8,y8)
2. 物体尺寸范围：x和y方向的范围值
3. 相机参数：
   • 焦距(fx, fy)
   • 传感器尺寸(通常可用图像尺寸代替)
   • 主点偏移(u0, v0)
   • 图像宽度和高度
4. 姿态参数：
   • 旋转向量(3x1 Rodrigues向量)
   • 平移向量(3x1)

合成数据与真实数据的结合

项目实践表明，仅使用合成数据(如Blender生成)训练模型在实际场景中表现不佳。建议采用以下策略：

1. 合成数据生成：

   • 使用3D建模软件创建物体模型
   • 设置合理的相机参数和光照条件
   • 生成多样化的视角和遮挡情况

2. 真实数据采集：

   • 使用Charuco板进行标定
   • 确保打印的Charuco板尺寸与软件定义一致
   • 采集时至少需要检测到7个标记点以保证精度
   • 物体可以放置在板上的任意位置，只要标记点能被准确检测

3. 数据混合技巧：

   • 为每张图像单独存储相机参数
   • 应用适当的数据增强缩小域间差距
   • 真实数据可以不需要掩码图像，但需要调整代码处理缺失情况

多物体场景处理

项目支持在同一图像中检测多个同类物体，实现方法如下：

1. 数据标注：

   • 在标签文件中为每个物体添加单独的行
   • 保持相同类别ID但不同姿态参数

2. 训练调整：

   • 训练加载器原生支持多物体数据
   • 需要确保批量大小与GPU内存匹配

3. 推理优化：

   • 修改后处理逻辑处理同类多物体
   • 可采用非极大值抑制(NMS)策略区分不同实例

训练实践建议

1. 训练周期：

   • 300轮次在合成数据上表现良好
   • 真实场景需要更多数据和训练时间

2. 继续训练：

   • 必须加载优化器状态以保证训练连续性
   • 指数移动平均(EMA)可提升模型鲁棒性但不强制

3. 内存管理：

   • 批量大小与显存消耗非线性相关
   • 从检查点继续训练可能消耗更多显存

常见问题解决方案

1. 掩码缺失处理：

   • 修改数据集加载代码跳过缺失的掩码文件
   • 添加适当的异常处理避免训练中断

2. 数据验证：

   • 确保图像、标签和掩码数量匹配
   • 检查损坏文件并及时排除

3. 域适应技巧：

   • 增加光照和纹理变化的数据增强
   • 逐步增加真实数据比例

通过合理构建数据集并遵循上述实践建议，可以在YOLOv5-6D-Pose项目上获得更好的6D姿态估计性能。特别需要注意的是合成数据与真实数据的平衡，以及多物体场景的特殊处理。这些经验对于计算机视觉领域其他类似任务也具有参考价值。