Object Detection on Drone-captured Scenarios)
大四寒假，第三篇复现的论文。环境是从autodl租的3090，跑完这个程序大概23小时，费用56元。（不包含调参数的时间）（autodl调参数可以用无GPU模式，一小时一毛）
先阅读github提供的运行步骤：
https://github.com/cv516Buaa/tph-yolov5
Install（安装）
$ git clone https://github.com/cv516Buaa/tph-yolov5
$ cd tph-yolov5
$ pip install -r requirements.txt
Convert labels（转换标签）
VisDrone2YOLO_lable.py transfer VisDrone annotiations to yolo labels.
You should set the path of VisDrone dataset in VisDrone2YOLO_lable.py first.
$ python VisDrone2YOLO_lable.py
（这个语句的意思是把VisDrone数据集的标签形式转换成yolo的标签形式，VisDrone的标签在annotation文件夹中，转换后的文件夹是labels）
这个文件中的地址要进行修改的，分别在train、test、val三个地址对应的目录下都运行一遍，最后分别在train、test、val生成三个labels文件夹，就完成了这一步
Inference
Datasets : VisDrone
Weights (PyTorch v1.10):
yolov5l-xs-1.pt: | Baidu Drive(pw: vibe). | Google Drive |
yolov5l-xs-2.pt: | Baidu Drive(pw: vffz). | Google Drive |
val.py runs inference on VisDrone2019-DET-val, using weights trained with TPH-YOLOv5.
(We provide two weights trained by two different models based on YOLOv5l.)
$ python val.py –weights ./weights/yolov5l-xs-1.pt –img 1996 –data ./data/VisDrone.yaml –augment –save-txt –save-conf –task val –batch-size 8 –verbose –name v5l-xs
或者
$ python val.py –weights ./weights/yolov5l-xs-2.pt –img 1996 –data ./data/VisDrone.yaml –augment –save-txt –save-conf –task val –batch-size 8 –verbose –name v5l-xs
因为她提供了两个模型，都可以测试一下
If you inference dataset with different models, then you can ensemble the result by weighted boxes fusion using wbf.py.
You should set img path and txt path in wbf.py.
$ python wbf.py
train.py allows you to train new model from strach.
$ python train.py –img 1536 –adam –batch 4 –epochs 80 –data ./data/VisDrone.yaml –weights yolov5l.pt –hy data/hyps/hyp.VisDrone.yaml –cfg models/yolov5l-xs-tph.yaml –name v5l-xs-tph
我用的24G显存的3090训练的刚好占用22.4G显存，如果显卡显存太小，可以调batch为2或者1，这样时间可能会翻倍，但是不会出现 cuda out of memery
因为这个程序按照我的3090来运行，用时23小时，中途如果网络断了，那么远程连接的GPU服务器的python就会自动停止，这里我用了nohup来挂起python程序，输出log，语句：
nohup python -u train.py –img 1536 –adam –batch 4 –epochs 80 –data ./data/VisDrone.yaml –weights yolov5l.pt –hy data/hyps/hyp.VisDrone.yaml –cfg models/yolov5l-xs-tph.yaml –name v5l-xs-tph >yolov5.log 2>&1 &
train.py是你的程序 加粗部分是整体，
yolov5.log是你挂起后输出log的文件名
别的暂时不用管
也可以在语句最后加入shutdown运行自动关机功能（我没用），这样省钱，或者你人工盯着log看（我就是这么做的）
最后，目标检测方向，暂时 遥感领域+transformer，欢迎交流
Original: https://blog.csdn.net/weixin_44298961/article/details/122764145
Author: 吃肉不能购
Title: 复现tph-yolov5
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