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大模型入门实战 | 基于 YOLO 数据集微调 Qwen2.5-VL-3B-Instruct 的目标检测任务

news 2025/8/27 5:13:42

大模型入门实战 | 基于 YOLO 数据集微调 Qwen2.5-VL-3B-Instruct 的目标检测任务

这篇就是新手向的“保姆级”实操文。你将把 YOLO 检测数据 转成 对话式 Grounding 数据，用 ms-swift 做 LoRA 微调，再用脚本 推理 + 可视化。
但值得注意的是，一般的检测任务不推荐这么用哈，这仅仅是给大家学习使用，切勿“大炮打蚊子”。

请添加图片描述

0. Grounding 是什么？

Grounding（定位 / 指向）：给一张图 + 一段文字指令（如“找出 dog，并输出框”），模型用语言理解来完成检测式定位，并把结果以JSON形式吐出来。
区别于传统检测器（YOLO 等）只在固定类上训练，Grounding 可以用自然语言描述做更开放的目标定位。

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1. 环境准备（一次性）

Python & CUDA

  • Python ≥ 3.9（3.10/3.11 更佳）
  • 已装好 PyTorch GPU 版本（torch.cuda.is_available() 为 True）

安装依赖

pip install "transformers>=4.43" accelerate peft pillow pyyaml
pip install ms-swift  # 微调工具
# 可选（内存更省、速度更快；没装也能训练）：
# pip install flash-attn --no-build-isolation

模型权重

  • 基座：models/Qwen2.5-VL-3B-Instruct（本地或 huggingface 路径）
  • 也可用 AWQ 量化版：Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-AWQ（更省显存）

2. 数据准备：把 YOLO 数据变成“对话式 Grounding”JSONL

我们希望每一行样本长这样（ms-swift 能直接吃）：

{"images": ["images/train/0001.jpg"],"messages": [{"role":"user", "content":"<image>\n请在图中定位 camera，并以JSON返回 bbox_2d。只输出JSON。"},{"role":"assistant", "content":"{\"bbox_2d\":[x1,y1,x2,y2]}"}]
}

2.1 你的 YOLO 数据结构（典型）

root/data.yaml              # 里边有 names: ["classA","classB",...]images/train/*.jpg|pngimages/val/*.jpg|pnglabels/train/*.txt     # 每行: cls cx cy w h（归一化）labels/val/*.txt

2.2 转换脚本

将下面脚本存为 yolo2_ms_swift.py：

  • 支持两种模式：

    • per-class（默认）：每图每类产出一条样本，问“只找这一类”
    • all：每图一条样本，让模型“找出所有目标”

  • 选项：

    • --include_negatives：per-class 下该类不出现也产出，标成 {"bbox_2d":[]}（非常有助于减少“幻觉输出”）
    • --lang zh/en：提示语中英文
    • --image_path_prefix：把 images 字段写成带前缀的绝对路径（NFS/共享盘常用）
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-"""
把 YOLO 检测数据集转成 ms-swift 可微调用的标准格式(JSONL)：
每行形如：
{"images": ["images/train/0001.jpg"],"messages": [{"role":"user", "content":"<image>\n请在图中定位 camera，并以JSON返回 bbox_2d。只输出JSON。"},{"role":"assistant", "content":"{\"bbox_2d\":[x1,y1,x2,y2]}"}   # 多框 -> {"bbox_2d":[[...],[...]]}]
}输入（典型 YOLO）：
root/data.yaml              # names: [...]images/train/*.jpg|pngimages/val/*.jpg|pnglabels/train/*.txt     # YOLO: cls cx cy w h (归一化)labels/val/*.txt支持两种生成模式：
- per-class（默认）：每张图、每个类别一条样本（只让模型找该类，答案只给该类的框）
- all：每张图一条样本（不区分类，返回所有框）可选：
- --include_negatives：per-class 时，即使该类不在图中也产出（bbox_2d = []）
- --image_path_prefix：把 image 字段写成绝对(NFS)前缀
- --lang zh/en：提示语语言
"""import argparse, json
from pathlib import Path
from typing import List, Tuple, Dict, Any, Optional
from PIL import Image
import yamldef load_class_names(p: Path) -> List[str]:meta = yaml.safe_load(p.read_text(encoding="utf-8"))names = meta.get("names") or meta.get("class_names")assert isinstance(names, list) and len(names) > 0, "data.yaml 里需要 names 列表"return [str(x) for x in names]def yolo_line_to_xyxy(line: str, W: int, H: int) -> Optional[Tuple[int, List[int]]]:ps = line.strip().split()if len(ps) != 5: return Nonetry:cid = int(float(ps[0])); cx, cy, w, h = map(float, ps[1:])except: return Nonebw, bh = w*W, h*Hx1 = int(round(cx*W - bw/2)); y1 = int(round(cy*H - bh/2))x2 = int(round(cx*W + bw/2)); y2 = int(round(cy*H + bh/2))x1 = max(0, min(x1, W-1)); y1 = max(0, min(y1, H-1))x2 = max(0, min(x2, W-1)); y2 = max(0, min(y2, H-1))if x2 <= x1 or y2 <= y1: return Nonereturn cid, [x1,y1,x2,y2]def iter_image_label_pairs_from_yaml(root: Path, split: str, yaml_path: Path):cfg = yaml.safe_load(yaml_path.read_text())img_dirs = cfg.get(split)if not img_dirs:return []if isinstance(img_dirs, str):img_dirs = [img_dirs]pairs = []exts = {".jpg",".jpeg",".png",".bmp",".webp"}for d in img_dirs:d = Path(d)for p in d.rglob("*"):if p.suffix.lower() in exts:# 找对应 labelrel = p.relative_to(d)lbl_dir = Path(str(d).replace("images", "labels"))lbl_path = (lbl_dir/rel).with_suffix(".txt")pairs.append((p, lbl_path))return pairsdef zh_user_prompt_one(label_name: str) -> str:return f"<image>\n请在图中定位 {label_name}，并以JSON返回 bbox_2d。只输出JSON。"
def en_user_prompt_one(label_name: str) -> str:return f"<image>\nLocate {label_name} in this image and return bbox_2d as JSON. Output JSON only."
def zh_user_prompt_all() -> str:return "<image>\n请在图中定位所有目标，并以JSON返回 bbox_2d。只输出JSON。"
def en_user_prompt_all() -> str:return "<image>\nLocate all objects and return bbox_2d as JSON. Output JSON only."def gpt_value_from_boxes(boxes: List[List[int]]) -> str:# 紧凑 JSON（不缩进，减少训练时token）if len(boxes) == 1:return json.dumps({"bbox_2d": boxes[0]}, ensure_ascii=False)else:return json.dumps({"bbox_2d": boxes}, ensure_ascii=False)def main():ap = argparse.ArgumentParser("YOLO -> ms-swift JSONL")ap.add_argument("--root", required=True, help="YOLO 数据集根目录")ap.add_argument("--split", required=True, choices=["train","val","test"])ap.add_argument("--out", required=True, help="输出 JSONL 路径")ap.add_argument("--mode", default="per-class", choices=["per-class","all"])ap.add_argument("--include_negatives", action="store_true", help="per-class 下也产出缺类样本(bbox_2d=[])")ap.add_argument("--lang", default="zh", choices=["zh","en"])ap.add_argument("--image_path_prefix", default="", help="把 image 字段写成带此前缀的路径（绝对/NFS）")args = ap.parse_args()root = Path(args.root).resolve()names = load_class_names(root/"data.yaml")pairs = iter_image_label_pairs_from_yaml(root, args.split, root/"data.yaml")if not pairs:raise SystemExit(f"没有找到图片：{root}/images/{args.split}")outp = Path(args.out); outp.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)if args.lang == "zh":prompt_one = zh_user_prompt_oneprompt_all = zh_user_prompt_allelse:prompt_one = en_user_prompt_oneprompt_all = en_user_prompt_alln = 0with outp.open("w", encoding="utf-8") as fout:for img_path, lbl_path in pairs:# 读尺寸try:with Image.open(img_path) as im: W,H = im.sizeexcept: continue# 解析标签cls2boxes: Dict[int, List[List[int]]] = {}if lbl_path.exists():for line in lbl_path.read_text(encoding="utf-8").splitlines():r = yolo_line_to_xyxy(line, W, H)if not r: continuecid, box = rcls2boxes.setdefault(cid, []).append(box)# image 字段：相对 root 或带 prefix 的绝对路径if args.image_path_prefix:try:image_field = str((Path(args.image_path_prefix)/img_path.relative_to(root)).resolve())except Exception:image_field = str((Path(args.image_path_prefix)/img_path.name).resolve())else:image_field = str(img_path.relative_to(root))if args.mode == "per-class":for cid, cname in enumerate(names):boxes = cls2boxes.get(cid, [])if not boxes and not args.include_negatives:continueuser = prompt_one(cname)asst = gpt_value_from_boxes(boxes)rec = {"images":[image_field],"messages":[{"role":"user","content":user},{"role":"assistant","content":asst}]}fout.write(json.dumps(rec, ensure_ascii=False)+"\n"); n += 1else:  # allall_boxes: List[List[int]] = []for b in cls2boxes.values(): all_boxes.extend(b)user = prompt_all()asst = gpt_value_from_boxes(all_boxes)rec = {"images":[image_field],"messages":[{"role":"user","content":user},{"role":"assistant","content":asst}]}fout.write(json.dumps(rec, ensure_ascii=False)+"\n"); n += 1print(f"Done. wrote {n} samples -> {outp}")if __name__ == "__main__":main()

2.3 一键生成 JSONL

# 例：转训练集（每图每类一条）
python yolo2_ms_swift.py \--root /home/q/nfs_share/datasets/your_yolo_dataset \--split train \--out   /home/q/nfs_share/datasets/your_yolo_dataset/train_ms.jsonl \--mode per-class \--lang zh \--image_path_prefix /home/q/nfs_share/datasets/your_yolo_dataset# 转验证集
python yolo2_ms_swift.py \--root /home/q/nfs_share/datasets/your_yolo_dataset \--split val \--out   /home/q/nfs_share/datasets/your_yolo_dataset/val_ms.jsonl \--mode per-class \--lang zh

我这个数据集是检测的 狗 ，所以我只有一类 dog

单类数据同样可用：names: ["camera"] 时，每张图就会得到“找 dog”的样本；多实例会自动写成 {"bbox_2d":[[...],[...]]}。

样例

{"images": ["/home/q/.../images/07_alldatasets/202506291136004523.jpg"],"messages": [{"role": "user", "content": "<image>\n请在图中定位 dog，并以JSON返回 bbox_2d。只输出JSON。"},{"role": "assistant", "content": "{\"bbox_2d\": [2738, 522, 2844, 616]}"}]}

3. 开始微调：用 ms-swift 做 LoRA

多卡训练用环境变量控制可见 GPU，梯度累积可以在小 batch 下堆出更大的有效 batch。

命令行

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3,4,5,6 swift sft \--model models/Qwen2.5-VL-3B-Instruct \--dataset train_ms.jsonl \--val_dataset val_ms.jsonl \--output_dir qwen25vl_camera_lora \--lora_rank 16 \--lora_alpha 32 \--lora_dropout 0.05 \--learning_rate 1e-4 \--num_train_epochs 3 \--per_device_train_batch_size 2 \--gradient_accumulation_steps 8 \--per_device_eval_batch_size 2 \--logging_steps 20 \--save_steps 500 \--eval_strategy steps \--eval_steps 500 \--bf16 true \--gradient_checkpointing true \--max_length 4096 \--max_pixels 921600 \--truncation_strategy delete

关键参数怎么调？

  • --lora_rank/alpha/dropout：LoRA 容量与正则，16/32/0.05是不错的起点。

  • --per_device_train_batch_size + --gradient_accumulation_steps：

    • 有效 batch ≈ batch_size × 累积步数 × GPU数

  • --bf16 true + --gradient_checkpointing true：省显存。

  • --max_pixels：强相关显存（图像 token 数），小显存就把它调低（如 512×512 ≈ 262k pixels）。

  • --eval_strategy steps / --save_steps：定期评估与保存。

日志长这样

{"loss": 0.9062, "token_acc": 0.7087, "memory(GiB)": 46.95, "global_step/max_steps": "20/3669", ...}
...
{"eval_loss": 0.6329, "eval_token_acc": 0.7492, "epoch": 3.0, "global_step/max_steps": "3669/3669", ...}
{"train_loss": 0.5660, "train_steps_per_second": 0.072, "epoch": 3.0, ...}

  • token_acc：生成时“下一个 token 预测正确”的比例，能反映模型是否学会按格式输出 JSON（但它不是检测 IoU 指标，下文会讲怎么评估 IoU）。

  • 训练结束时 ms-swift 会告诉你：

    • best_model_checkpoint（最优）
    • last_model_checkpoint（最后）

4. 推理：让模型按你的“文字指令”输出 JSON 框

把下面脚本存成 qwen_vl_grounding_infer.py 直接跑：

from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessor
from qwen_vl_utils import process_vision_info  # 来自 Qwen-VL 项目# 1) 加载基座（或加载 AWQ 量化版）
model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained("models/Qwen2.5-VL-3B-Instruct",torch_dtype="auto",device_map="auto",# attn_implementation="flash_attention_2",  # 若已安装 flash-attn 再开启
)# 2) Processor（可用 min/max_pixels 控制视觉 token 开支）
processor = AutoProcessor.from_pretrained("models/Qwen2.5-VL-3B-Instruct")messages = [{"role": "user","content": [{"type": "image", "image": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg"},{"type": "text",  "text": "Locate dog in this image and output the bbox coordinates in JSON format."}
]}]# 3) 组批 & 上卡
text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
inputs = processor(text=[text], images=image_inputs, videos=video_inputs,padding=True, return_tensors="pt").to("cuda")# 4) 生成
out_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
trimmed = [o[len(i):] for i, o in zip(inputs.input_ids, out_ids)]
print(processor.batch_decode(trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False))

预期输出

在这里插入图片描述

['json\n[\n\t{"bbox_2d": [456, 587, 1183, 1214], "label": "dog"}\n]\n']

如果你训练的是“只返回 bbox_2d 不带 label”的格式，请确保推理时的文字提示与训练保持一致，比如明确“只输出 JSON，不要多余文本”。

5. 可视化：把预测框画回图片

把下面脚本存为 viz_simple.py，用 PIL 画框：

python viz_simple.py \--image demo.jpeg \--pred-str '[{"bbox_2d":[456,587,1183,1213],"label":"dog"}]' \--out demo_boxed.jpg

找不到 DejaVuSans.ttf 时脚本会自动回落默认字体，能正常出图。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import json, argparsedef main():parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument("--image", required=True, help="原始图片路径")parser.add_argument("--pred-str", required=True,help="预测结果JSON字符串，例如 '[{\"bbox_2d\":[456,587,1183,1213],\"label\":\"dog\"}]'")parser.add_argument("--out", required=True, help="输出图片路径")args = parser.parse_args()# 解析预测结果preds = json.loads(args.pred_str)im = Image.open(args.image).convert("RGB")draw = ImageDraw.Draw(im)# 尝试加载字体try:font = ImageFont.truetype("DejaVuSans.ttf", 20)except:font = ImageFont.load_default()for obj in preds:bbox = obj.get("bbox_2d")label = obj.get("label", "")if not bbox or len(bbox) != 4:continuex1,y1,x2,y2 = bbox# 画框draw.rectangle([x1,y1,x2,y2], outline="red", width=8)if label:# 获取文本尺寸try:# 新Pillow推荐 textbboxtw, th = draw.textbbox((0,0), label, font=font)[2:]except:# 兼容旧版本tw, th = font.getsize(label)# 绘制文字背景+文字draw.rectangle([x1, y1-th-4, x1+tw+4, y1], fill="red")draw.text((x1+2, y1-th-2), label, fill="white", font=font)im.save(args.out)print(f"saved -> {args.out}")if __name__ == "__main__":main()'''
python viz_simple.py \--image demo.jpeg \--pred-str '[{"bbox_2d":[456,587,1183,1213],"label":"dog"}]' \--out demo_boxed.jpg
'''

6. 评估思路（从“会说 JSON”到“框得准”）

训练日志里的 token_acc 说明模型学会了 JSON 话术，但定位效果还要看 IoU：

  • 简易评估：把模型输出的 bbox_2d 与 YOLO 标签（换算到 xyxy）做 IoU，统计 mAP@0.5 或 Recall/Precision。

  • 实操要点：

    1. 解析 JSON 时做好容错（有时模型会多给一层 json\n[...] 前缀，strip 再 json.loads）。
    2. 多框匹配用匈牙利匹配或贪心按 IoU 最大配。
    3. 负样本（bbox_2d=[]）很关键，能明显降低“幻觉预测”。

7. 常见坑与排查

  • data.yaml 里需要 names 列表
    转换脚本依赖 names。没有就补上或改为 class_names。
  • 图片路径不对
    训练机和标注机不在一台？用 --image_path_prefix 写绝对路径（NFS 前缀）。
  • 显存爆掉 / OOM
    降低 --max_pixels（如 921600 → 589824）、把 per_device_train_batch_size 调 1、增大 --gradient_accumulation_steps，或上 AWQ 基座。
  • 没装 Flash-Attention
    把 attn_implementation="flash_attention_2" 去掉即可；想用就先装兼容版本。
  • 输出不是纯 JSON
    提示词务必包含“只输出 JSON”；训练数据和推理提示要风格统一。
  • 字体报错
    viz_simple.py 已内置默认字体兜底，或你额外放一份 DejaVuSans.ttf。
  • 多 GPU 没生效
    用 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,... 控制卡，ms-swift 会自动并行。
    有效 batch ≈ per_device_bs × grad_acc × GPU数。

8. 你可以直接复用的完整代码

  • yolo2_ms_swift.py：YOLO → JSONL 转换（已包含中英提示、per-class/all、负样本）
  • qwen_vl_grounding_infer.py：推理脚本（按指令吐 JSON）
  • viz_simple.py：可视化脚本（画框/文字）

以上三个脚本你在题面都给了完整版本，按需直接落盘即可使用。

9. 参考训练记录（帮助你对齐预期）

你的一次训练收敛片段（节选）：

Train: ... 3669/3669
Eval:  eval_loss=0.6329, eval_token_acc=0.7492
Train: train_loss=0.5660
best_model_checkpoint: .../checkpoint-3000
last_model_checkpoint:  .../checkpoint-3669

这说明：

  • 模型已稳定学会“按 JSON 说话”（token_acc ~ 0.75）
  • 你可以用 best checkpoint 做下游评估与部署

10. 小结 & 你的下一步

  • 你已经完成：数据转换 → LoRA 微调 → 指令化推理 → 可视化与评估。

  • 下一步建议：

    1. 多负样本（include_negatives）与多风格提示词混合，增强鲁棒性。
    2. 引入困难样本挖掘（高误检/漏检图）做二次微调。
    3. 用 min/max_pixels 做分辨率分级训练，兼顾精度与速度。

Grounding 的优势在于“语言可控”。当你的业务只检测“摄像头”等少数类时，小规模 LoRA 就能把 Qwen2.5-VL-3B 调得很“乖”，而且有了语言接口，后续加类、改描述都更灵活。

祝你首训即收敛，推理一路绿灯！如果需要，我可以把评估 IoU 的脚本也给你补上（含 mAP@0.5/0.5:0.95 计算与日志汇总）。

http://www.dtcms.com/a/351004.html

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