基于YOLOv6开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

交通标志检测是交通标志识别系统中的一项重要任务。与其他国家的交通标志相比，中国的交通标志有其独特的特点。卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。CCTSDB 数据集是由长沙理工大学的相关学者及团队制作而成的，其有交通标志样本图片有近 20000 张，共含交通标志近 40000 个，但目前只公开了其中的 10000 张图片，标注了常见的指示标志、禁令标志及警告标志三大类交通标志。随着时间的更迭有了不同的版本数据集，本文的主要目的就是想要基于yolov6来开发构建CCTSDB2021数据集上的目标检测识别系统，首先看下实例效果：

在CCTSDB2021数据集中，训练集和正样本测试集中有17856幅图像。图像中的交通标志根据其含义分为强制性、禁止性和警示性。共有16356个训练集图像，编号为00000-18991。正样本测试集有1500张图像，编号为18992-20491。“XML”压缩包存储训练集和正样本测试集的XML格式注释文件。“train_img”压缩包存储训练集图像。“train_labels”压缩包存储训练集的TXT格式注释文件。“test_img”压缩包存储正样本测试集图像。“基于天气和环境的分类”压缩包存储了根据天气和照明条件分类的正样本测试集的XML格式注释文件。“基于交通标志大小的分类”压缩包存储了根据图像中交通标志大小分类的正样本测试集的XML格式注释文件。“负片样本”包含500张负片样本图像。

接下来看下数据集：

本文选择的是YOLOv6这一算法模型，Yolov6是美团开发的轻量级检测算法，截至目前为止该算法已经迭代到了4.0版本，每一个版本都包含了当时最优秀的检测技巧和最最先进的技术，YOLOv6的Backbone不再使用Cspdarknet，而是转为比Rep更高效的EfficientRep；它的Neck也是基于Rep和PAN搭建了Rep-PAN；而Head则和YOLOX一样，进行了解耦，并且加入了更为高效的结构。YOLOv6也是沿用anchor-free的方式，抛弃了以前基于anchor的方法。除了模型的结构之外，它的数据增强和YOLOv5的保持一致；而标签分配上则是和YOLOX一样，采用了simOTA；并且引入了新的边框回归损失：SIOU。
YOLOv5和YOLOX都是采用多分支的残差结构CSPNet，但是这种结构对于硬件来说并不是很友好。所以为了更加适应GPU设备，在backbone上就引入了ReVGG的结构，并且基于硬件又进行了改良，提出了效率更高的EfficientRep。RepVGG为每一个3×3的卷积添加平行了一个1x1的卷积分支和恒等映射的分支。这种结构就构成了构成一个RepVGG Block。和ResNet不同的是，RepVGG是每一层都添加这种结构，而ResNet是每隔两层或者三层才添加。RepVGG介绍称，通过融合而成的3x3卷积结构，对计算密集型的硬件设备很友好。

训练数据配置文件如下所示：

# Please insure that your custom_dataset are put in same parent dir with YOLOv6_DIR
train: ./dataset/images/train # train images
val: ./dataset/images/test # val images
test: ./dataset/images/test # test images (optional)

# whether it is coco dataset, only coco dataset should be set to True.
is_coco: False

# Classes
nc: 3  # number of classes

# class names
names: ['mandatory', 'prohibitory', 'warning']

这里选择使用的是最轻量级的n系列的模型，如下：

# YOLOv6s model
model = dict(
    type='YOLOv6n',
    pretrained='weights/yolov6n.pt',
    depth_multiple=0.33,
    width_multiple=0.25,
    backbone=dict(
        type='EfficientRep',
        num_repeats=[1, 6, 12, 18, 6],
        out_channels=[64, 128, 256, 512, 1024],
        fuse_P2=True,
        cspsppf=True,
        ),
    neck=dict(
        type='RepBiFPANNeck',
        num_repeats=[12, 12, 12, 12],
        out_channels=[256, 128, 128, 256, 256, 512],
        ),
    head=dict(
        type='EffiDeHead',
        in_channels=[128, 256, 512],
        num_layers=3,
        begin_indices=24,
        anchors=3,
        anchors_init=[[10,13, 19,19, 33,23],
                      [30,61, 59,59, 59,119],
                      [116,90, 185,185, 373,326]],
        out_indices=[17, 20, 23],
        strides=[8, 16, 32],
        atss_warmup_epoch=0,
        iou_type='siou',
        use_dfl=False, # set to True if you want to further train with distillation
        reg_max=0, # set to 16 if you want to further train with distillation
        distill_weight={
            'class': 1.0,
            'dfl': 1.0,
        },
    )
)
 
solver = dict(
    optim='SGD',
    lr_scheduler='Cosine',
    lr0=0.0032,
    lrf=0.12,
    momentum=0.843,
    weight_decay=0.00036,
    warmup_epochs=2.0,
    warmup_momentum=0.5,
    warmup_bias_lr=0.05
)
 
data_aug = dict(
    hsv_h=0.0138,
    hsv_s=0.664,
    hsv_v=0.464,
    degrees=0.373,
    translate=0.245,
    scale=0.898,
    shear=0.602,
    flipud=0.00856,
    fliplr=0.5,
    mosaic=1.0,
    mixup=0.243,
)

终端执行：

python tools/train.py --batch-size 16 --conf configs/yolov6n_finetune.py --data data/self.yaml --fuse_ab --device 0 --name yolov6n --epochs 100 --workers 8

计算输出如下所示：

训练完成结果详情如下：

离线推理实例如下所示：

感兴趣可以动手做下！