yolo-v3代码学习

yolo-v3 github: https://github.com/pjreddie/darknet
参考博客： YOLOv3 ubuntu 配置及训练自己的VOC格式数据集

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1. 下载源码，编译。
2. 运行demo:
   a ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
   b ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights
   c ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights my.mp4
   咋看参数给的很奇怪，仔细研究，example/darknet.c 中的mian函数就了然了。

int main(int argc, char **argv)
{
    if(argc < 2){
        fprintf(stderr, "usage: %s \n", argv[0]);
        return 0;
    }
    gpu_index = find_int_arg(argc, argv, "-i", 0);
    if(find_arg(argc, argv, "-nogpu")) {
        gpu_index = -1;
    }

#ifndef GPU
    gpu_index = -1;
#else
    if(gpu_index >= 0){
        cuda_set_device(gpu_index);
    }
#endif

    if (0 == strcmp(argv[1], "average")){
        average(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "yolo")){
        run_yolo(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "super")){
        run_super(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "lsd")){
        run_lsd(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "detector")){
        run_detector(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "detect")){
        float thresh = find_float_arg(argc, argv, "-thresh", .5);
        char *filename = (argc > 4) ? argv[4]: 0;
        char *outfile = find_char_arg(argc, argv, "-out", 0);
        int fullscreen = find_arg(argc, argv, "-fullscreen");
        test_detector("cfg/coco.data", argv[2], argv[3], filename, thresh, .5, outfile, fullscreen);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "cifar")){
        run_cifar(argc, argv);
        ...
    return 0;
}

给不同的参数，对应跳转到不同的函数执行。
3. 用作者训练好的通用目标模型检测效果图：
a. 略
b. 略
可以看到，在简单场景下，通用检测检测效果还行，但是复杂场景正对特定目标，会有一些问题(比如误检、小目标无法检测等)
4. 训练自己的数据集，以头肩为例，训练自己的数据集。
a. 首先，利用voc_label.py将voc格式的数据转换为训练所需要的数据格式。
b. 训练
./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg darknet53.conv.74
训练出现问题：

Region 82 Avg IOU: 0.259673, Class: 0.593880, Obj: 0.831784, No Obj: 0.515905, .5R: 0.000000, .75R: 0.000000,  count: 1
Region 94 Avg IOU: -nan, Class: -nan, Obj: -nan, No Obj: 0.494105, .5R: -nan, .75R: -nan,  count: 0
Region 106 Avg IOU: -nan, Class: -nan, Obj: -nan, No Obj: 0.412357, .5R: -nan, .75R: -nan,  count: 0
1: 579.859924, 579.859924 avg, 0.000000 rate, 0.039695 seconds, 1 images
Loaded: 0.008419 seconds
Region 82 Avg IOU: -nan, Class: -nan, Obj: -nan, No Obj: 0.515768, .5R: -nan, .75R: -nan,  count: 0
Region 94 Avg IOU: -nan, Class: -nan, Obj: -nan, No Obj: 0.494756, .5R: -nan, .75R: -nan,  count: 0
Region 106 Avg IOU: 0.224065, Class: 0.304794, Obj: 0.247472, No Obj: 0.415191, .5R: 0.000000, .75R: 0.000000,  count: 4
2: 594.244812, 581.298401 avg, 0.000000 rate, 0.092844 seconds, 2 images
Loaded: 0.000024 seconds

输入416，anchor聚类：
(29,31),(7,9)，（18,30），（44，82），(119,212)，(72,110)，(28,56)，(47,45)，(14,17)
于是anchor = 7,9, 14,17, 18,30, 29,31, 28,56, 47,45, 44,82, 72,110, 119,212

时隔很久。。又开始训练yolo的代码。yolov2训练成功了，可是yolov3怎么也不成功。。

[net]
# Testing
# batch=1 #注释
# subdivisions=1 #注释
# Training
batch=8
# subdivisions=16
width=416
height=416
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1

结果把#Testing 后面的batch以及subdivisions注释就成功了…
没注释之前，按照batch=1在计算，注释之后，按照batch=8在计算。因为我的训练样本中有很多小目标，所以batch太小是有问题的。唉。。