157 lines
3.1 KiB
Markdown
157 lines
3.1 KiB
Markdown
# 鞋子检测模型训练指南
|
||
|
||
## 方案：640x640 单模型（部署时用2窗口）
|
||
|
||
**训练阶段**：
|
||
- 输入：640x640 完整图片
|
||
- 模型：YOLOv8s
|
||
- 输出：640x640 模型文件
|
||
|
||
**部署阶段**（pipeline配置）：
|
||
- 原图 1920x1080
|
||
- 分成 2 个 960x1080 窗口
|
||
- 每个窗口 resize 到 640x640 送入模型
|
||
- 合并检测结果
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 目录结构
|
||
|
||
```
|
||
train/
|
||
├── README.md # 本文件
|
||
├── 01_download_dataset.py # 下载鞋子数据集（推荐 Open Images）
|
||
├── 02_train.bat # Windows 一键训练脚本
|
||
├── 03_export_onnx.bat # 导出 ONNX 脚本
|
||
├── 04_convert_rknn.py # 转换为 RKNN 脚本
|
||
├── 05_prepare_ppe_shoe_subset.py # 提取 PPE 鞋子单类子集
|
||
├── 06_finetune_ppe.bat # 用 PPE 鞋子子集做二阶段微调
|
||
├── data.yaml.template # 数据集配置文件
|
||
└── samples/ # 示例图片
|
||
├── calibration/
|
||
├── test_images/
|
||
└── README.md
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 快速开始
|
||
|
||
### 1. 下载数据集
|
||
|
||
```bash
|
||
cd train
|
||
python 01_download_dataset.py --source openimages --max-samples 5000
|
||
```
|
||
|
||
### 2. 准备配置
|
||
|
||
```bash
|
||
脚本会自动生成 datasets/openimages-shoes-yolo/data.yaml
|
||
```
|
||
|
||
### 3. 训练（640x640）
|
||
|
||
```bash
|
||
02_train.bat
|
||
```
|
||
|
||
或手动：
|
||
```bash
|
||
yolo detect train \
|
||
data=datasets/openimages-shoes-yolo/data.yaml \
|
||
model=yolov8s.pt \
|
||
epochs=150 \
|
||
imgsz=640 \
|
||
batch=16 \
|
||
device=0
|
||
```
|
||
|
||
**训练参数**：
|
||
- 模型：YOLOv8s（速度和精度平衡）
|
||
- 输入：640x640
|
||
- 预计时间：30-60分钟
|
||
|
||
### 4. 导出 ONNX
|
||
|
||
```bash
|
||
03_export_onnx.bat
|
||
```
|
||
|
||
### 5. 转换为 RKNN
|
||
|
||
在 Ubuntu PC 上：
|
||
```bash
|
||
python 04_convert_rknn.py runs/detect/train/weights/best.onnx -o shoe_detector_640.rknn -t rk3588
|
||
```
|
||
|
||
### 6. 部署（2窗口配置）
|
||
|
||
复制到 RK3588：
|
||
```bash
|
||
scp shoe_detector_640.rknn orangepi@<rk3588_ip>:/home/orangepi/apps/OrangePi3588Media/models/
|
||
```
|
||
|
||
Pipeline 配置（部署阶段用2窗口）：
|
||
```json
|
||
{
|
||
"id": "pre_shoe",
|
||
"type": "preprocess",
|
||
"windows": [
|
||
{"x": 0, "y": 0, "w": 960, "h": 1080},
|
||
{"x": 960, "y": 0, "w": 960, "h": 1080}
|
||
],
|
||
"dst_w": 640,
|
||
"dst_h": 640
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 7. 方案 A：PPE 二阶段微调
|
||
|
||
当 Open Images 基础模型训练完成后，可继续用 PPE 鞋子子集做场景微调：
|
||
|
||
```bash
|
||
python 05_prepare_ppe_shoe_subset.py
|
||
06_finetune_ppe.bat
|
||
```
|
||
|
||
PPE 鞋子子集来源：
|
||
- `boots`
|
||
- `no_boots`
|
||
|
||
这两个类会统一映射成单类：
|
||
- `shoe`
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 类别说明（Open Images）
|
||
|
||
Open Images 官方鞋类层级中，`Footwear` 的子类包括：
|
||
- `Boot`
|
||
- `Sandal`
|
||
- `High heels`
|
||
- `Roller skates`
|
||
|
||
本项目推荐下载：
|
||
- `Footwear`
|
||
- `Boot`
|
||
|
||
可选补充：
|
||
- `Sandal`
|
||
|
||
不建议默认加入：
|
||
- `High heels`
|
||
- `Roller skates`
|
||
|
||
训练时统一映射为单一类别：
|
||
- `0: shoe`
|
||
|
||
这样模型目标更聚焦，先尽量把鞋子稳定检出，再在后处理里判断是否为黑色鞋。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 相关链接
|
||
|
||
- [Open Images 数据集](https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html)
|
||
- [Ultralytics YOLOv8](https://docs.ultralytics.com/)
|