yolov5多任务（行人检测，车道线分割）

您好，我想用yolov5同时做行人检测，车道线分割多任务，请问该如何修改源码呢

  • 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7440016
  • 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：利用yolov5进行目标检测，并将检测到的目标裁剪出来
  • 您还可以看一下 白勇老师的YOLOv5实战垃圾分类目标检测课程中的 测试训练出的网络模型及性能统计小节, 巩固相关知识点
  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    针对对yolov5进行多任务处理，包括行人检测和车道线分割的问题，可以考虑以下两种做法：

    1. 分别训练两个单独的yolov5模型，一个用于行人检测，一个用于车道线分割。这种做法简单易懂，可以保证每个模型的精确度和效率。需要注意的是，训练数据集要在两个领域具有代表性。

    2. 对源代码进行修改，实现多任务检测。可以考虑在原有的yolov5模型中，增加车道线分割层的网络结构，或者在小目标检测的基础上进行改进。具体做法如下：

    3. 增加车道线分割层的网络结构

    第一步：下载车道线分割数据集，并把数据集转换成yolov5所需的图片和标签文件。

    第二步：修改模型文件yaml，增加车道线分割层的网络结构。具体可参考以下代码：

    Backbone:
  ...
Neck:
  ...
Detection:
  label: ['pedestrian', 'lane']
  nc: 2
  anchors:
    - [10, 13, 16, 30, 33, 23]
    - [30, 61, 62, 45, 59, 119]
    - [116, 90, 156, 198, 373, 326]
  bias: [-4.0, -5.0, -0.5, -0.5, -4.0, -5.0, -0.5, -0.5, -4.0, -5.0, -0.5, -0.5] 
  depth_multiple: 0.33
  width_multiple: 0.50


  #增加车道线分割层
  [[-1, 3], 1, Reorg, [2]],  
  [-1, 2, Conv, [21, 3, 1, 1]],   
  [-1, 0, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], 
  [[-1, 2], 1, Concat, [1]],  
  [-1, 3, conv, [224, 96, 1, 1]],  
  [-1, 0, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], 
  [[-1, 2], 1, Concat, [1]],
  [-1, 1, conv, [104, 96, 3, 1]],  
  [-1, 4, conv, [21, 96, 1, 1]], 
  [-1, 0, Sigmoid, []],   
  [[-1, 4], 1, Concat, [1]],
  [[-1, 0, 4], 1, Detect, [nc, anchors]], 
  ...

    第三步：在训练时，需要在指令中加上车道线分割的标签文件路径，同时加上对应的模型训练参数。具体可参考以下代码：

    !python train.py --data data/coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights weights/yolov5s.pt --img-size 640 --batch-size 8 --epochs 200 --project runs/coco --name yolov5s_ped_lane --exist-ok --nosave --cache-images --multi-scale --single-cls --sync-bn --local_rank -1 --hyp hyp.finetune.yaml --label-files lane/labels/train_lane.txt
    • 在小目标检测的基础上进行改进

    可以参考段落2中增加小目标检测层的做法，在原模型的基础上增加车道线分割层的网络结构，同时修改Anchor和Head部分。具体做法如下：

    第一步：下载车道线分割数据集，并把数据集转换成yolov5所需的图片和标签文件。

    第二步：修改模型文件yaml，增加车道线分割层的网络结构。具体可参考以下代码：

    # An anchor is [width, height] 物体的尺寸

#选择你要使用的模型进行配置
# YOLOv5s
nc: 10  #类别数
depth_multiple: 0.33  #不会改动，保持默认值即可
width_multiple: 0.5  #不会改动，保持默认值即可
anchors:
  #第一个模型的anchors值
  - [10,13, 16,30, 33,23] 
  - [30,61, 62,45, 59,119]
  - [116,90, 156,198, 373,326]
  #第二个模型的anchors值
  - [8,12, 14,23, 37,49]
  - [54,33, 77,78, 70,147]
  - [192,110, 288,296, 447,363]

#模型的head部分
head:
  #...
  # 第一个模型的head部分
  [[-1, 18, 20], 1, Concat, [-1, 16, 40, 40, 80, 80]],
  [16, 5, 1, [512, 1, {}]],  #1x1 conv, BN, ReLU, 

  [[], 1, Conv, [16, 1, 1, {}]],  # head -> 1/4 
  [[-1, 14], 1, Reorg, [2]],  # head -> 1/8 
  [[-1, 11], 1, Conv, [64, 3, 2, {}]],  # head -> 1/16 
  [[-1, 8], 1, Conv, [64, 3, 2, {}]],  # head -> 1/32 
  [[-1, 11, 13], 1, Concat, [1]],  # concat [P3x 2, P4]
  [-1, 14, 1, [256, 1, {}]],  # 1x1 conv -> 512
  [[-1, 16], 1, Conv, [128, 3, 2, {}]],  
  [[-1, 11], 1, Concat, [1]], #concat P4 + P5/16 
  [-1, 18, 1, [512, 3, {}]], # 3x3 conv -> 1024
  [[18, 16], 1, Concat, [1]], # concat P3/4 + P4/4

  # 第二个模型的head部分
  [[], 1, Conv, [24, 3, 2, {}]],  # head -> 1/2 
  [[-1, 22], 1, Conv, [48, 3, 2, {}]],  # head -> 1/4 
  [[-1, 18], 1, Conv, [96, 3, 2, {}]],  # head -> 1/8
  [[-1, 16], 1, Concat, [1]],  # concat P3/8 + P4/16
  [[], 1, Conv, [96, 3, 2, {}]],  # head -> 1/16 
  [[-1, 11], 1, Conv, [32, 3, 1, {}]],  # head -> 1/32 
  [[-1, 9], 1, Conv, [64, 3, 2, {}]], # head -> 1/64 

  #...

    第三步：在训练时，同样需要在指令中加上车道线分割的标签文件路径，同时加上对应的模型训练参数。同时，增加小目标检测的超参数（例如增加mosaic数据增强，增加小目标检测层）以提高检测精准度。具体可参考以下代码：

    !python train.py --data data/coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights weights/yolov5s.pt --img-size 640 --batch-size 8 --epochs 200 --project runs/coco --name yolov5s_multitask --exist-ok --nosave --cache-images --multi-scale --mosaic 1.0 --single-cls --sync-bn --local_rank -1 --hyp hyp.finetune.yaml --label-files pedestrian/labels/train_pedestrian.txt lane/labels/train_lane.txt

    注意：以上代码仅为示例，具体相关路径和参数需要根据实际情况进行修改。