【目标检测】模型验证：K-Fold 交叉验证

1、引言

我们将利用YOLO 检测格式和关键的Python 库（如 sklearn、pandas 和 PyYaml），完成必要的设置、生成特征向量的过程以及 K-Fold 数据集拆分的执行。

1.1 K 折交叉验证概述

无论你的项目涉及水果检测数据集还是自定义数据源，都可以使用 K 折交叉验证，
以提高项目的可靠性和稳健性。

书说简短，闲言少叙，咱进入正题

2、配置

2.1 数据集

该数据集共包含 8479 幅图像。
它包括 6 个类别标签，每个标签的实例总数如下：

2.2 安装包

必要的Python 软件包包括

• ultralytics
• sklearn
• pandas
• pyyaml

这次实例中，我们使用 k=5 折叠次数。

3、 实战

3.1 生成物体检测数据集的特征向量

具体步骤如下：

• 1、首先创建一个新的 demo.py Python 文件来执行下面的步骤。

• 2、继续检索数据集的所有标签文件。

from pathlib import Path

dataset_path = Path("./Fruit-detection")  # replace with 'path/to/dataset' for your custom data
labels = sorted(dataset_path.rglob("*labels/*.txt"))  # all data in 'labels'

• 3、现在，读取数据集 YAML 文件的内容并提取类标签的索引。

yaml_file = "path/to/data.yaml"  # your data YAML with data directories and names dictionary
with open(yaml_file, "r", encoding="utf8") as y:
    classes = yaml.safe_load(y)["names"]
cls_idx = sorted(classes.keys())

• 4、初始化一个空的 pandas DataFrame.

import pandas as pd

index = [label.stem for label in labels]  # uses base filename as ID (no extension)
labels_df = pd.DataFrame([], columns=cls_idx, index=index)

• 5、计算注释文件中每个类别标签的实例数。

from collections import Counter

for label in labels:
    lbl_counter = Counter()

    with open(label, "r") as lf:
        lines = lf.readlines()

    for line in lines:
        # classes for YOLO label uses integer at first position of each line
        lbl_counter[int(line.split(" ")[0])] += 1

    labels_df.loc[label.stem] = lbl_counter

labels_df = labels_df.fillna(0.0)  # replace `nan` values with `0.0`

• 6、以下是已填充 DataFrame 的示例视图：

                                                       0    1    2    3    4    5
'0000a16e4b057580_jpg.rf.00ab48988370f64f5ca8ea4...'  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  7.0
'0000a16e4b057580_jpg.rf.7e6dce029fb67f01eb19aa7...'  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  7.0
'0000a16e4b057580_jpg.rf.bc4d31cdcbe229dd022957a...'  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  7.0
'00020ebf74c4881c_jpg.rf.508192a0a97aa6c4a3b6882...'  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0
'00020ebf74c4881c_jpg.rf.5af192a2254c8ecc4188a25...'  0.0  0.0  0.0  1.0  0.0  0.0
 ...                                                  ...  ...  ...  ...  ...  ...
'ff4cd45896de38be_jpg.rf.c4b5e967ca10c7ced3b9e97...'  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  2.0
'ff4cd45896de38be_jpg.rf.ea4c1d37d2884b3e3cbce08...'  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0  2.0
'ff5fd9c3c624b7dc_jpg.rf.bb519feaa36fc4bf630a033...'  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0
'ff5fd9c3c624b7dc_jpg.rf.f0751c9c3aa4519ea3c9d6a...'  1.0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0
'fffe28b31f2a70d4_jpg.rf.7ea16bd637ba0711c53b540...'  0.0  6.0  0.0  0.0  0.0  0.0

解析：

• 行是标签文件的索引，每个标签文件对应数据集中的一幅图像，列则对应类标签索引。
• 每一行代表一个伪特征向量，其中包含数据集中每个类标签的计数。
• 这种数据结构可以将 K 折交叉验证应用于对象检测数据集。

3.2 K 折数据集拆分

• 1、使用 KFold 从 sklearn.model_selection 以产生 k 对数据集进行分割。

  • 敲黑板：
    • 设置 shuffle=True 确保了分班中班级的随机分布。
    • 通过设置 random_state=M 其中 M 是一个选定的整数，这样就可以得到可重复的结果。

from sklearn.model_selection import KFold

ksplit = 5
kf = KFold(n_splits=ksplit, shuffle=True, random_state=20)  # setting random_state for repeatable results

kfolds = list(kf.split(labels_df))

• 2、数据集现已分为 k 折叠，每个折叠都有一个 train 和 val 指数。我们将构建一个 DataFrame 来更清晰地显示这些结果。

folds = [f"split_{n}" for n in range(1, ksplit + 1)]
folds_df = pd.DataFrame(index=index, columns=folds)

for i, (train, val) in enumerate(kfolds, start=1):
    folds_df[f"split_{i}"].loc[labels_df.iloc[train].index] = "train"
    folds_df[f"split_{i}"].loc[labels_df.iloc[val].index] = "val"

• 3、将计算每个褶皱的类别标签分布，并将其作为褶皱中出现的类别的比率。

fold_lbl_distrb = pd.DataFrame(index=folds, columns=cls_idx)

for n, (train_indices, val_indices) in enumerate(kfolds, start=1):
    train_totals = labels_df.iloc[train_indices].sum()
    val_totals = labels_df.iloc[val_indices].sum()

    # To avoid division by zero, we add a small value (1E-7) to the denominator
    ratio = val_totals / (train_totals + 1e-7)
    fold_lbl_distrb.loc[f"split_{n}"] = ratio

最理想的情况是，每次分割和不同类别的所有类别比率都相当相似。不过，这取决于数据集的具体情况。

• 4、为每个分割创建目录和数据集 YAML 文件。

import datetime

supported_extensions = [".jpg", ".jpeg", ".png"]

# Initialize an empty list to store image file paths
images = []

# Loop through supported extensions and gather image files
for ext in supported_extensions:
    images.extend(sorted((dataset_path / "images").rglob(f"*{ext}")))

# Create the necessary directories and dataset YAML files (unchanged)
save_path = Path(dataset_path / f"{datetime.date.today().isoformat()}_{ksplit}-Fold_Cross-val")
save_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
ds_yamls = []

for split in folds_df.columns:
    # Create directories
    split_dir = save_path / split
    split_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    (split_dir / "train" / "images").mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    (split_dir / "train" / "labels").mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    (split_dir / "val" / "images").mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    (split_dir / "val" / "labels").mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    # Create dataset YAML files
    dataset_yaml = split_dir / f"{split}_dataset.yaml"
    ds_yamls.append(dataset_yaml)

    with open(dataset_yaml, "w") as ds_y:
        yaml.safe_dump(
            {
                "path": split_dir.as_posix(),
                "train": "train",
                "val": "val",
                "names": classes,
            },
            ds_y,
        )

• 5、最后，将图像和标签复制到每个分割的相应目录（"train "或 “val”）中。

import shutil

for image, label in zip(images, labels):
    for split, k_split in folds_df.loc[image.stem].items():
        # Destination directory
        img_to_path = save_path / split / k_split / "images"
        lbl_to_path = save_path / split / k_split / "labels"

        # Copy image and label files to new directory (SamefileError if file already exists)
        shutil.copy(image, img_to_path / image.name)
        shutil.copy(label, lbl_to_path / label.name)

3.3 保存记录

将 K 折分割和标签分布数据框的记录保存为 CSV 文件。

folds_df.to_csv(save_path / "kfold_datasplit.csv")
fold_lbl_distrb.to_csv(save_path / "kfold_label_distribution.csv")

3.4 使用 K 折数据分割训练YOLO

• 首先，加载YOLO 模型。

from ultralytics import YOLO

weights_path = "path/to/weights.pt"
model = YOLO(weights_path, task="detect")

• 其次，遍历数据集 YAML 文件以运行训练。结果将保存到由 project 和 name 参数。默认情况下，该目录为 “exp/runs#”，其中 # 为整数索引。

results = {}

# Define your additional arguments here
batch = 16
project = "kfold_demo"
epochs = 100

for k in range(ksplit):
    dataset_yaml = ds_yamls[k]
    model = YOLO(weights_path, task="detect")
    model.train(data=dataset_yaml, epochs=epochs, batch=batch, project=project)  # include any train arguments
    results[k] = model.metrics  # save output metrics for further analysis

4、总结

这篇小鱼使用了 K 折交叉验证来训练YOLO 物体检测模型的过程。

还创建报告 DataFrames 的程序，以可视化数据拆分和标签在这些拆分中的分布，清楚地了解训练集和验证集的结构。

此外，还保存了记录，这在大型项目或排除模型性能故障时尤为有用。

最后，在一个循环中使用每个拆分来执行实际的模型训练，保存训练结果，以便进一步分析和比较。

这种 K 折交叉验证技术是充分利用可用数据的一种稳健方法，有助于确保模型在不同数据子集中的性能是可靠和一致的。这将产生一个更具通用性和可靠性的模型，从而减少对特定数据模式的过度拟合。

我是小鱼：

• CSDN 博客专家；
• 阿里云 专家博主；
• 51CTO博客专家；
• 企业认证金牌面试官；
• 多个名企认证&特邀讲师等；
• 名企签约职场面试培训、职场规划师；
• 多个国内主流技术社区的认证专家博主；
• 多款主流产品(阿里云等)评测一等奖获得者；

关注小鱼，学习【人工智能&大模型】/【深度学习&机器学习】领域最新最全的知识。