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1,链接webserver
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地址：192.168.1.175
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密码：123
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用户名：xzl
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2,remmina 远程传数据
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/home/xzl/yolov5-6.2 训练代码
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/mnt/sas/xzl13/datasets/isa_detect 检测数据集
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/home/xzl/datasets 分类数据集（最新的是 isa_class_1120）
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3,vscode
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/home/xzl/yolov5-6.2 训练工程代码文件夹
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激活训练环境
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conda activate /mnt/sas/xzl13/conda/yolov5s62
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3.1 检测模型
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3.1.1 数据处理
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标注后的图片和xml标注文件整理到一个文件夹src_data下面。
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所有.jpg图片放到src_data/images,所有xml文件放到src_data/labels
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tar cvf isa_detect_1120.tar.gz src_data
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/mnt/sas/xzl13/datasets 下新建文件夹 isa_detect_1120
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remmina传输文件到下面
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解压
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cd /mnt/sas/xzl13/datasets/isa_detect_1120
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tar xvf isa_detect_1120.tar.gz
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执行脚本处理数据
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python isa_detect_preprocess.py --src-data ./isa_detect_1124_test/src_data
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拷贝检测数据到 /mnt/sas/xzl13/datasets/isa_detect
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cd /mnt/sas/xzl13/datasets/isa_detect_1120
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cp -r dst_data/* ../isa_detect/
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3.1.2 服务器训练检测模型
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检测训练脚本位置：/home/xzl/yolov5-6.2/train.py
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cd /home/xzl/yolov5-6.2/
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nohup python train.py --data isa-detect.yaml --weights '' --cfg yolov5s_isa.yaml --img 640 --batch-size 128 --device 1,2 > train_isa_detect_1124_log &
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only modify train_isa_detect_1120_log for log
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3.1.3 导出模型为onnx
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训练完模型保存位置/home/xzl/yolov5-6.2/runs/train/exp6/weights/best.pt
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执行导出转换脚本
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cd /home/xzl/yolov5-6.2/
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python export.py --weights runs/train/exp6/weights/best.pt --include onnx
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导出文件位置：/home/xzl/yolov5-6.2/runs/train/exp6/weights/best.onnx
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3.2 分类模型
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3.2.1 从检测数据集roi截图
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cd /mnt/sas/xzl13/datasets/
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python isa_roi_img.py --train-label ./isa_detect_1120/dst_data/labels/train --val-label ./isa_detect_1120/dst_data/labels/val --save-dir ./isa_detect_1120/roi
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roi截图后保存在/mnt/sas/xzl13/datasets/isa_detect_1120/roi下面。下载到本地，用于下一步分类处理数据
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3.2.2 数据处理
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从webserver下载上次训练数据集src_data到本地
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将欧洲回传的截图或检测数据集roi截图拷贝到src_data相应文件夹下
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在webserser的/home/xzl/datasets/ 下新建文件夹 isa_class_1120 ，并将本地处理完的src_data数据上传到此目录下。
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分类数据处理脚本:
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cd home/xzl/datasets/
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python isa_preprocess.py --src-data ./isa_class_1120/src_data
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cp /home/xzl/datasets/isa_class_1120/dst_data/* /home/xzl/datasets/isa_class_1120
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3.2.3 训练
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/home/xzl/yolov5-6.2/classify/train.py 分类训练脚本
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nohup python classify/train.py --model mobilenet_v3_large --data isa_class_1120 --epochs 80 --img 224 --device 3 > train_isa_clas_1120_log &
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--data isa_class_1120 指定数据集到/home/xzl/datasets/isa_class_1120
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训练完，生成文件在/home/xzl/yolov5-6.2/runs/train-cls/exp5下面。
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模型文件在 /home/xzl/yolov5-6.2/runs/train-cls/exp5/weights/best.pt
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3.2.4 导出onnx模型
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cd /home/xzl/yolov5-6.2
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python export.py --weights runs/train-cls/isa1120_classify_mobilenetv3_large/weights/best.pt --include onnx --imgsz 224
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--weights 指定新生成的模型文件
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转生成onnx模型，
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