在本文中，将探讨如何进行YOLOv5模型的训练，并在Google Colab Notebook上进行验证。此外，还将学习如何将模型转换为TensorFlow Lite格式，以便在资源受限的设备上运行。
任何模型的训练都离不开数据。对于YOLOv5模型，需要将图像集分为训练集和验证集，以及相应的.txt文件。通常，训练集和验证集的比例为80%和20%。数据集的组织结构如下：
Dataset
|
| -- images
| | -- train
| | -- val
|
| -- labels
| | -- train
| | -- val
|
| -- dataset.yaml
手动将前3,829张图像放入images/train目录，剩余的955张放入images/val目录。然后，将对应的.txt文件复制到labels/train和labels/val目录中。
dataset.yaml文件告诉模型数据集的分布情况、类别数量以及类别名称。以下是文件示例：
# dataset.yaml 示例
train: ./images/train
val: ./images/val
test: ./images/val # 可选，如果需要测试集
num_classes: 2
classes: ['with_mask', 'without_mask']
每次训练YOLOv5模型时，都需要手动创建这个文件。幸运的是，这不是一个复杂的任务。
不会让本地计算机承受极限压力，因为有多种云计算选项可供选择。让使用Google Colab Notebook，这是一个非常强大且易于使用的解决方案。
在继续之前，需要提到一件重要的事情。YOLOv5模型基于PyTorch，这是一个机器学习框架，它需要大量的计算资源，无法在小型设备上运行。有一个变通方法，请耐心等待。
YOLOv5以及其他版本的YOLO都是由Ultralytics开发的，它维护了一个Git仓库，可以从中获取使用这些模型所需的所有文件。尽管这是官方仓库，但它仍然缺少一些重要的改进。一些重要的功能将在2021年初包含在内。该仓库将包含将PyTorch自定义模型转换为TensorFlow和TensorFlow Lite兼容版本所需的功能。后者在谈论CPU/内存受限设备上的机器学习时被认为是最佳解决方案。
上述改进由Ultralytics的重要贡献者开发，并可在中找到。这是将在本项目中使用的仓库。选择这条路线的原因是因为当前的PyTorch - TensorFlow Lite转换在Ultralytics的流程中没有明确定义。需要手动将.pt文件转换为.onnx，然后获取TensorFlow权重，最后将其转换为TensorFlow Lite权重。在这个过程中，很容易出错，导致最终模型不稳定。
好的，让开始吧！拿一杯咖啡，启动Google Colab Notebook（）。
首先，设置GPU实例类型。在屏幕顶部的菜单中，选择Edit > Notebook settings > GPU，并确保'Hardware accelerator'设置为GPU。
接下来，选择Runtime > Change Runtime Type > Hardware accelerator > GPU。两个下拉列表必须按如下方式选择：
Notebook settings: GPU
Change Runtime Type: GPU
笔记本需要一些时间来初始化，请给它几分钟。
一旦笔记本运行起来，设置初始配置：
# 导入基本库
import torch
from IPython.display import Image
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
%cd yolov5
!git checkout tf-android
上述代码将导入基本库，克隆包含模型的YOLOv5仓库，以及将PyTorch自定义模型转换为TensorFlow Lite所需的关键文件到/content目录。
下一步是安装一些必需的组件，并更新当前笔记本的TensorFlow版本：
# 安装必需的组件
!pip install -r requirements.txt
!pip install tensorflow==2.3.1
保持这个版本的TF，因为YOLOv5与它配合得很好。
# 打印PyTorch版本和GPU信息
print('All set. Using PyTorch version %s with %s' % (torch.__version__, torch.cuda.get_device_properties(0) if torch.cuda.is_available() else 'CPU'))
让将人脸口罩数据集导入笔记本。已经将其上传到GitHub，所以运行下一行：
%cd /content
!git clone https://github.com/sergiovirahonda/FaceMaskDataset
一旦所有文件都被克隆，需要将数据集的dataset.yaml文件移动到/content/yolov5/data目录。使用左侧的文件浏览器，手动将文件从/content/FaceMaskDataset拖动到/content/yolov5/data。如前所述，此文件包含YOLO训练模型所需的信息。如果想检查文件，运行以下命令：
%cd /content
!git clone https://github.com/sergiovirahonda/FaceMaskDataset
现在是时候在自定义数据上训练模型了。首先，导航到/yolov5目录，train.py文件位于该目录。在实现脚本时，需要注意以下几点：
在训练过程中，为了了解它的进展情况，要关注mAP@.5指标（平均精度）。如果它接近1，模型就取得了很好的结果！
要训练模型，请运行以下命令：
%cd /yolov5
!python train.py --img 415 --batch 16 --epochs 30 --data dataset.yaml --weights yolov5s.pt --cache
上述代码执行数据集的基本检查，缓存图像，并覆盖其他配置。它们输出模型架构摘要（检查一下以了解模型的组成），然后开始训练。
训练结束后，应该在/content/yolov5/runs/train/exp/weights目录下保存两个文件：last.pt和best.pt。将使用best.pt。
如果想探索训练过程中记录的指标，建议使用TensorBoard，这是一个非常互动的探索工具：
%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir runs
这将加载类似以下内容的东西：
注意mAP和精度在25个周期后达到最大值。这就是为什么训练模型超过30个周期没有意义的原因。
现在让探索一下模型有多自信。可以绘制训练期间获得的验证批次，并检查每个标签的置信度分数：
Image(filename='runs/train/exp/test_batch0_pred.jpg', width=1000)
这将绘制以下内容：
虽然0.8不是一个很好的分数，但在这类模型中仍然是好的。请记住，YOLOv5为了检测速度牺牲了准确性。
现在有了一个训练好的模型。要在新的、未见过的图像上测试它，手动创建一个新目录（例如，/content/test_images），上传一些图像，然后运行以下代码：
%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir runs
将实现detect.py脚本，使用best.pt权重和416x416像素的图像尺寸（这一点非常重要）。结果将保存在runs/detect/exp中。要显示结果，请运行以下代码：
#
绘制第一张图像
Image(filename='runs/detect/exp/testimage1.jpg', width=415)