Yolo算法--从原理到实现（二）
YOLO 训练自己的数据-darknet的实现
安装darknet
darknet官网都有很详细的步骤：https://pjreddie.com/darknet/yolov2/
如果你用的是ubuntu，可以打开终端，在终端输入以下几行代码。我自己是在ubuntu上进行的。第一行是下载darknet的包，解释一下，用darknet训练的好处就在于，你不需要过多的操心网络的结构，损失函数，等等一系列的问题，只需要下载这个包，进入这个包，然后编译。之后就是数据预处理，然后把数据丢进去，修改相应的配置文件，即可开始训练。当然你也可以通过这个github 的链接去下载这个包，然后解压。 https://github.com/pjreddie/darknet
git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
make在不同的电脑上，可能你每一步都会遇到问题，但有问题要耐心解决。我编译的时候也遇到了各种问题。那么接下来就是对数据集的准备和预处理了。
首先你要知道，既然是训练数据，比如说我有一张图，图片中有狗，那么你要告诉计算机，我图片的名字，我图片中有一条狗，这算是一种标签。那么对于yolo，我标签要告诉计算机的是，我这里有一条狗，狗的位置在某一个地方。具体位置告诉计算机。那么下面我们就要来得到图片和所谓的标签了。
1. 图片和标签
（1）采用jpg格式的图像，在名字上最好像使用voc一样类似000001.jpg、000002.jpg.
（2）标记信息的格式xml，命名和图片一一对应，标记内容格式与VOC中标记信息的格式类似，标注工具有labe image，某一xml中具体内容如下：（如果不知道VOC是什么，可以去百度搜索一下voc2007，voc2012等数据集的下载，然后自己下载电脑上解压，看看里面是由什么构成的）。
【注】当然你可能还会问，这个xml文件是怎么生成的？这个问题可以去百度，我知道有一种专门给图片做标记的软件叫做labelimg，当你给图片做了标记之后，会自动在图像同一个文件夹下生成一个与图片同名的后缀为.xml的文件。包含了你刚才标记的信息。xml文件画风如下：
这个voc2007或者voc2012文件夹下的文件结构大致是这样的：
这里面用到的文件夹是Annotations、Imagesets和JPEGImages，其中Annotations中保存的都是xml文件，每一个xml文件对应一个图像，并且每个xml中存放的是标记的各个目标啊和位置信息。每一个xml对应一张图像，并且每个xml中存放的是标记的各个目标的位置和类别信息，命名与对应的原始图像一样；而ImageSets我们只需要用到Main文件夹，这里面存放的是一些文本文件，通常为train.txt、test.txt等，该文本文件里面的内容是需要用来训练或测试的图像的名字（无后缀无路径）；JPEGImage文件夹中放我们已按统一规则命名好的原始图像。在ImageSets文件夹中，新建三个空文件夹Layout、Main、Segmentation，然后把写了训练或测试的图像的名字的文本拷到Main文件夹下。
在制作标签txt 前需要得到所有图片的命名文本，一张图片的名字为一行，且训练集和验证集（train.txt,test.txt）分为两个文本文件，放在上述的Main文件夹下，形如：
生成标签txt可以参考官网提供的voc_label.py，打开之后是这个样子的一个文件。这个文件我当时改了好久，这个文件的作用就是将之前的xml文件里的关键信息提取出来，记录成txt文档的形式保存。尽量读懂这个代码，要注意对路径的修改。否则运行完之后你找不到生成的文件。
那么什么叫关键信息，就是之前论文里提到的，框位置以及类别的信息，每个txt中保存的是该图片的标签信息: 类别、x、y、w、h 。类别的信息为整数，剩下的四个数即论文中做了处理的在[0,1]之间的数。
画风如下：
当然voc_label.py还会生成另外两个txt文档，train.txt和test.txt，这两个文档包含了图片的路径，应该是这样的：
上述都准备好了，就代表我们的数据集准备工作完成了。核对一下有哪些内容：图片.jpg、标签.xml、每张图片的标签.txt、图片路径（train.txt、test.txt）,并保证他们在对应的文件夹下。数据处理麻烦就麻烦在你所有的路径一定要对，否则计算机怎么能找到你的图片呢？我第一次接触这个代码时候用了一周，因为也是摸索着来的。老是报错，不是图片找不到，就是xml文件转的txt文档找不到。或者就是txt文档生成的数据错误。
那么上面就是全部的对数据进行处理的步骤了，做完以上的所有东西，下面就是修改配置文件。那么配置文件主要是包括学习率啊，batch_size啊，迭代次数啊还有就是在论文里提到的一些参数。细节如下：
在文件夹cfg中有很多.cfg文件，应该跟caffe中的prototxt文件是一个意思。这里以yolo_v2.cfg为例，我们修改名字my_yolov2.cfg。主要修改参数如下：
（1）.cfg中：
网络层的最后一个卷积层（region上）中的filters需要修改，计算公式是自己数据的类别数：filters=num×(coords + 1+classes)=5×(1+4+1)=30(我这里是1类，coords设定好的是4)，这个可以参考我上篇原理部分进行改。
num就是每个格子预测boundingbox的数目，coord是四个坐标，1，是置信度。classes是类别数目。那么我这fillters输出的就是这个维度，
（2）接下来修改data文件下的voc.names。打开voc.names文件可以看到有20类的名称，我们只有3类。修改成我们的类别名称,一类一行。注意：这里类别的顺序要和之前voc_label.py第10行修改类别名的顺序保持一致。
（3）修改cfg文件夹下的voc.data
- classes= 1 //类别数
- train = /home/xm/darknet/dataset/train.txt //训练样本的绝对路径文件，也就是上文通过voc_label.py生成的 train.txt
- valid = /home/xm/darknet/dataset /test.txt // 验证样本的绝对路径文件，也就是上文通过voc_label.py生成的 test.txt
- names = data/voc.names //上一步修改的voc.names文件
- backup = backup//指示训练后生成的权重放在哪
（4）修改example/darknet.c文件的第440行，将“cfg/coco.data”改为“cfg/voc.data”，如下，
这一步如果不修改，那么你之后训练图片检测的时候得到的boundingbox显示的类名将会是coco包含文件的类名。
(5)如果需要调用gpu、opencv则在Makefile文件中修改:
上述修改并保存后，在终端输入make clean 结束后再输入make,make 结束不报错就可以进行训练了。
(6)如果想修改迭代次数等修改.cfg中的max_batches。其他参数可以在网上查找yolo源码解析。
训练
训练命令为:
./darknet detector train cfg/my_voc.data cfg/ my_yolov2.cfg
也可以在官网上找到一些预训练的模型作为参数初始值，下载预训练模型放在darknet文件夹下，这里使用的是官网的预训练模型darknet19_448.conv.23做初始化，则训练命令为:
./darknet detector train cfg/my_voc.data cfg/ my_yolov2.cfg darknet19_448.conv.23
训练好的模型存放在darknet /backup文件中。
当然上面这几条命令和下面的测试命令中都是有相对路径，并且包含了具体文件的。因此你要用实际在你自己电脑上匹配的那个文件的名字。因为我不知道你是不是改了文件名。
测试
在终端输入:
./darknet detect cfg/yolov2.cfg backup/yolov2_final.weights data/2.jpg
结果：
