如何使用keras_yolo训练自己的数据

训练

下载需要的文件：

• 在qqwweee/keras-yolo3下载整个项目
• 在YOLO下载一个weight文件
• 下载一个数据集Train/Validation Data (439 MB)

然后把数据集压缩包解压，并把qqwweee/keras-yolo3里面的voc_annatation.py复制过去，由于之前下载的是VOC2007的Train/Validation数据集，所以voc_annatation.py文件做了小修改，把第四行的

sets=[('2007', 'train'), ('2007', 'val'), ('2007', 'test')]

改成：

sets=[('2007', 'train'), ('2007', 'val')]

直接运行voc_annatation.py文件：

python voc_annatation.py

这样可以看到生成了两个txt文件，2007_train.txt和2007_val.txt，随便打开一个文件，简单看下是什么数据：

可以明显看到，最前面就是图片的路径，然后有一些数字，在train.py的data_generator函数中可以知道，这些数字是5个一组，前四个人分别是标记的四个顶点，最后一个数字是目标的分类标签。一组数字用逗号分隔开，不要有空格，每个检测对象之间用空格分隔开。比如第一张图片就是只有1个检测对象，第二章图片有2个待检测对象。
新建一个空的txt文件，并把代码生成的两个txt的文本复制进去，取名为training_list.txt，这个等下要赋值给annotation_path.
现在打开git项目，找到yolov3.cfg文件，这里classes=80,由于我们现在的数据集只能识别20个分类，所以将yolov3.cfg中classes都改成20，由于个人的电脑现存不是很大，所以把random改成0，然后把yolo上面的3个，filter=3*(classes+5),这里全局搜索YOLO，只修改YOLO附近的三个值，这三个对应的是输出层的参数。

[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=75## 255
activation=linear

[yolo]
mask = 0,1,2
anchors = 10,13,  16,30,  33,23,  30,61,  62,45,  59,119,  116,90,  156,198,  373,326
classes=20 ## 80
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .5
truth_thresh = 1
random=0 ##1

这里一共需要改三次，打开.cfg文件，搜索yolo能找到3个，将yolo下面的classes,random改掉，还有yolo上面的一个filters改了。其他的filters数字不要动。
为了不重头开始训练，在训练之前可以加载我们之前下的weight文件，但是不能直接加载，需要使用convert.py转化一下：

python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

• yolov3.cfg就是配置文件
• yolov3.weights就是前面下载的weights文件，这里和convert.py在同一个目录下，如果不在同一个目录的话，带上路径
• model_data/yolo.h5就是生成的可以被加载的文件。

这个文件在train.py中被使用的。

model = create_model(input_shape, anchors, num_classes, freeze_body=2, weights_path='model_data/yolo_weights.h5')

那么现在基本上就可以开始训练了，看下训练的参数配置部分：

def _main():
    annotation_path = 'training_list.txt'
    log_dir = 'logs/'
    classes_path = 'model_data/voc_classes.txt'
    anchors_path = 'model_data/yolo_anchors.txt'
    class_names = get_classes(classes_path)
    num_classes = len(class_names)
    anchors = get_anchors(anchors_path)
    ......

其他部分就不看了，这里的annotation_path = 'training_list.txt'就是训练数据的信息，training_list.txt文件如果不在项目跟目录下，那么也带上路径。class_path保存了能识别的20个分类的信息，anchors_path是anchor box的信息。

由于下载的权重和训练数据的网络不是一一对应的（下载权重是在COCO数据集上训练的，80分类问题，我们改成了20分类问题），所以在加载权重时候会有一些warning，可以先不要管，因为可以先使用有的一些权重先训练一个大概，然后进一步训练，这也是为什么在train.py会有两个部分，先50个epoch先固定了网络的前面一部分，然后再用50个epoch对整个网络进行训练。报Warning的是三个层的name是Conv2d_59,67,75这三个层是输出层，也就是我们需要训练的层，没有被冻结，所以不需要考虑没加载权重的层在训练时候怎么办。

另外，如果需要训练自己的数据集的话，非常简单，只需要按照格式生成相应的training_list.txt文件就可以了。可以使用labelImg打标签，然后用convert.py转成需要的txt格式（convert.py需要自己稍微改一下)。然后，写一个xx_class.txt给classes_path就好了。

识别

在训练完成以后，需要使用模型进行识别，按照官方给的方式是使用yolo_video.py文件进行的，通过设置参数来进行，但是实际使用中发现设置了参数好像没有用，还是在yolo.py文件中，去修改默认参数：

class YOLO(object):
    _defaults = {
        "model_path": 'logs/trained_weights_stage_1.h5',  # 'model_data/yolo.h5'
        "anchors_path": 'model_data/yolo_anchors.txt',
        "classes_path": 'model_data/voc_classes.txt',
        "score": 0.3,
        "iou": 0.45,
        "model_image_size": (416, 416),
        "gpu_num": 1,
    }

主要就是这里的model_path和classes_path的文件路径更改为自己的，然后通过下式识别单张图片。

python yolo_video.py --image

如果报模型分类数目不匹配的错误，一般就是class_path不正确，如果是报Failed to get convolution algorithm.或者类似Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR的错误，先把电脑其他软件或者其他python程序关闭，再run python yolo_video.py。
使用yolo网站上下载的weights转化的网络识别情况还是比较不错的，使用自己又训练的一些数据后，loss基本上下降到20左右，再识别的话，再数据集内的识别还是可以的，数据集外的识别相对来说就情况不是很好了。

Issue

1. 遇到报错module ‘keras.backend’ has no attribute ‘control_flow_ops’的问题是由于keras的版本问题，换到keras2.1.5版本就可以。

   pip uninstall keras
   pip install keras==2.1.5
   

2. 训练到什么样子算是可以了？
   使用VOC数据集训练，训练到loss下降到20左右时候，基本上，VOC数据集的效果还可以的。

3. 生成的视频大小为0KB。
   由于编码方式在本地不支持，需要改一下：

   # 电脑上这个参数生成的视频为0KB,切换的编码方式
   # video_FourCC = int(vid.get(cv2.CAP_PROP_FOURCC))
   video_FourCC = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
   

参考

1. YOLOv3: 训练自己的数据(绝对经典版本1)
2. 自有数据集上,如何用keras最简单训练YOLOv3目标检测
3. windows10+keras下的yolov3的快速使用及自己数据集的训练
4. YOLOv3 深入理解