手把书教你使用YOLOv9训练自己的数据集(附YOLOv9网络结构图)

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前言

YOLOv9通过研究数据传输时的信息丢失问题，提出了可编程梯度信息（PGI）和通用高效层聚合网络（GELAN）架构，提高了参数利用率和模型性能。与SOTA方法相比，GELAN仅使用传统卷积算子即可实现更好的参数利用率。PGI适用于从轻型到大型的各种模型，使从头开始训练的模型能够获得更好的结果。YOLOv9被评价为新的SOTA实时目标检测器。论文地址链接： YOLOv9论文

一、YOLOv9代码下载地址

官网的源码下载地址 ：链接: link

官网打不开的话，从我的网盘下载就行，链接: 源码下载
提取码: eajp

1.yolov9模型结构图

根据yolov9.yaml画出yolo整体结构图，如下图所示

二、数据集准备

1.数据集标注软件

数据集使用标注软件标注好，我这里推荐两个标注软件，一个是labelimg，另外一个是labelme，可以在python环境，使用pip install labelimg或者pip install labelme进行安装，看你选择哪个标注工具标注了，我使用labelimg标注工具

安装完成在终端输入命令启动标注软件

下面是软件界面

设置自动保存标注生成的标注文件

2.voc数据集格式转换

标注格式如果选择VOC格式，后面需要代码转换格式，如果选择yolo格式就不用转换，voc格式转换yolo格式代码如下：

import xml.etree.ElementTree as ET
import os, cv2
import numpy as np
from os import listdir
from os.path import join

classes =[]defconvert(size, box):
    dw =1./(size[0])
    dh =1./(size[1])
    x =(box[0]+ box[1])/2.0-1
    y =(box[2]+ box[3])/2.0-1
    w = box[1]- box[0]
    h = box[3]- box[2]
    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return(x, y, w, h)defconvert_annotation(xmlpath, xmlname):withopen(xmlpath,"r", encoding='utf-8')as in_file:
        txtname = xmlname[:-4]+'.txt'
        txtfile = os.path.join(txtpath, txtname)
        tree = ET.parse(in_file)
        root = tree.getroot()
        filename = root.find('filename')
        img = cv2.imdecode(np.fromfile('{}/{}.{}'.format(imgpath, xmlname[:-4], postfix), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
        h, w = img.shape[:2]
        res =[]for obj in root.iter('object'):
            cls = obj.find('name').text
            if cls notin classes:
                classes.append(cls)
            cls_id = classes.index(cls)
            xmlbox = obj.find('bndbox')
            b =(float(xmlbox.find('xmin').text),float(xmlbox.find('xmax').text),float(xmlbox.find('ymin').text),float(xmlbox.find('ymax').text))
            bb = convert((w, h), b)
            res.append(str(cls_id)+" "+" ".join([str(a)for a in bb]))iflen(res)!=0:withopen(txtfile,'w+')as f:
                f.write('\n'.join(res))if __name__ =="__main__":
    postfix ='png'# 图像后缀
    imgpath =r'E:\A-毕业设计代做数据\helmet\test\images'# 图像文件路径
    xmlpath =r'E:\A-毕业设计代做数据\helmet\test\annotations'# xml文件文件路径
    txtpath =r'E:\A-毕业设计代做数据\helmet\test\labels'# 生成的txt文件路径ifnot os.path.exists(txtpath):
        os.makedirs(txtpath, exist_ok=True)list= os.listdir(xmlpath)
    error_file_list =[]for i inrange(0,len(list)):try:
            path = os.path.join(xmlpath,list[i])if('.xml'in path)or('.XML'in path):
                convert_annotation(path,list[i])print(f'file {list[i]} convert success.')else:print(f'file {list[i]} is not xml format.')except Exception as e:print(f'file {list[i]} convert error.')print(f'error message:\n{e}')
            error_file_list.append(list[i])print(f'this file convert failure\n{error_file_list}')print(f'Dataset Classes:{classes}')

代码需要修改的地方如下：
1.postfix参数填图片的后缀，需要注意图片格式要统一，是png格式就写png，是jpg格式就写jpg
2.imgpath参数填图片所在的路径
3.xmlpath参数填标注文件的路径
4.txtpath参数填生成的yolo格式的文件

3.数据集划分

划分训练集和验证集代码如下：

import os, shutil
from sklearn.model_selection import train_test_split

val_size =0.2#test_size = 0.2
postfix ='jpg'
imgpath =r'E:\A-毕业设计代做数据\datasets\images'
txtpath =r'E:\A-毕业设计代做数据\datasets\labels'

output_train_img_folder =r'E:\A-毕业设计代做数据\datasets\dataset_kengwa/images/train'
output_val_img_folder =r'E:\A-毕业设计代做数据\datasets\dataset_kengwa/images/val'
output_train_txt_folder =r'E:\A-毕业设计代做数据\datasets\dataset_kengwa\labels/train'
output_val_txt_folder =r'E:\A-毕业设计代做数据\datasets\dataset_kengwa\labels/val'

os.makedirs(output_train_img_folder, exist_ok=True)
os.makedirs(output_val_img_folder, exist_ok=True)
os.makedirs(output_train_txt_folder, exist_ok=True)
os.makedirs(output_val_txt_folder, exist_ok=True)

listdir =[i for i in os.listdir(txtpath)if'txt'in i]
train, val = train_test_split(listdir, test_size=val_size, shuffle=True, random_state=0)#todo：需要test放开# train, test = train_test_split(listdir, test_size=test_size, shuffle=True, random_state=0)# train, val = train_test_split(train, test_size=val_size, shuffle=True, random_state=0)for i in train:
    img_source_path = os.path.join(imgpath,'{}.{}'.format(i[:-4], postfix))
    txt_source_path = os.path.join(txtpath, i)

    img_destination_path = os.path.join(output_train_img_folder,'{}.{}'.format(i[:-4], postfix))
    txt_destination_path = os.path.join(output_train_txt_folder, i)

    shutil.copy(img_source_path, img_destination_path)
    shutil.copy(txt_source_path, txt_destination_path)for i in val:
    img_source_path = os.path.join(imgpath,'{}.{}'.format(i[:-4], postfix))
    txt_source_path = os.path.join(txtpath, i)

    img_destination_path = os.path.join(output_val_img_folder,'{}.{}'.format(i[:-4], postfix))
    txt_destination_path = os.path.join(output_val_txt_folder, i)

    shutil.copy(img_source_path, img_destination_path)
    shutil.copy(txt_source_path, txt_destination_path)## for i in train:#     shutil.copy('{}/{}.{}'.format(imgpath, i[:-4], postfix), r'E:\1-cheng\4-yolo-dataset-daizuo\multi-classify\bird-boat-horse-aeroplane-sheep\dataset20231219/images/train/{}.{}'.format(i[:-4], postfix))#     shutil.copy('{}/{}'.format(txtpath, i), r'E:\1-cheng\4-yolo-dataset-daizuo\multi-classify\bird-boat-horse-aeroplane-sheep\dataset20231219/labels/train/{}'.format(i))## for i in val:#     shutil.copy('{}/{}.{}'.format(imgpath, i[:-4], postfix), r'E:\1-cheng\4-yolo-dataset-daizuo\multi-classify\bird-boat-horse-aeroplane-sheep\dataset20231219/images/val/{}.{}'.format(i[:-4], postfix))#     shutil.copy('{}/{}'.format(txtpath, i), r'E:\1-cheng\4-yolo-dataset-daizuo\multi-classify\bird-boat-horse-aeroplane-sheep\dataset20231219/labels/val/{}'.format(i))#todo:需要test则放开# for i in test:#     shutil.copy('{}/{}.{}'.format(imgpath, i[:-4], postfix), 'images/test/{}.{}'.format(i[:-4], postfix))#     shutil.copy('{}/{}'.format(txtpath, i), 'labels/test/{}'.format(i))

需要修改的地方如下

下面四个参数只需在自己电脑任意位置新建一个文件夹就行，用于存放生成的训练集和验证集，比如新建一个文件夹叫dataset_kengwa，后面的路径不用动，如下图左边的框出来的路径覆盖成你的就行

数据集有以下两种方式放置，都可以进行训练，常见的数据集放置是第一种，也有开源的数据集按照第二种方式放置的，我都遇见过，也能训练起来

4.修改yolo的训练配置文件

我们需要在项目下创建一个data.yaml的文件，文件名根据数据集名称取，我这里方便演示直接叫data.yaml，如下图所示

代码如下：

train: E:\Desktop\new-yolov9\yolotest\images\train  # train images (relative to 'path') 4 images
val: E:\Desktop\new-yolov9\yolotest\images\val  # val images (relative to 'path') 4 images

nc:2# class names
names:['dog','cat']

三、YOLO环境配置教程

YOLOv9/YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5环境都是通用的，只需要安装一次就行

1.pytorch环境安装

手把书安装教程链接参考：链接: link

2.其他依赖安装

安装requirements.txt文件的环境，需要注释掉下面两行，前面的步骤已经安装了，不注释的话会覆盖前面的会安装最新版本的pytorch，所以注释掉

手把书安装教程链接参考：链接: link

四、训练文件修改

在项目里找到train_dual.py文件，
1.在’–weights参数的defaut处设置为’weights/volov9-c.pt，
2.在’–cfg’参数的defaut处设置为’models/detect
yolov9-c.yam"，
3.在’–data’参数的efault处设置为前面所创建的data.yam|文件的路径。
4.‘–hyp’参数可以默认
4.’–epochs’中的参数设置为100，表示需经过100轮训练。
5.'–batch-size’表示一次训练所抓取的数据样本数量，其大小影响训练速度和模型优化，此处将其参数设置为4，根据自己电脑性能设置大一些也是可以的
圈出来的参数是常用的参数，需要注意的是’–weights参数可以留空，就是不需要权重，从头训练，一般做科研改进工作时候可以不用预训练权重

device=‘cpu’,参数意思是：你电脑是GPU你就填0，CPU就填cpu，GPU是有英伟达显卡的电脑使用的，如果没有英伟达显卡训练非常慢，因为我电脑没有英伟达显卡，这里训练只用了几张数据集进行测试，你们也可以租云服务器训练，方法都是一样的，后期有空会出一起环境配置视频，我以前的作品也有环境配置教程的，你们可以翻一下看看

修改完直接鼠标右击运行就行

总结

YOLOv9训练自己数据集到此结束，后期出一期推理的教程，有问题可以留言，创作不易，请帮忙点个爱心呗，谢谢