我的AI之路(50)--用Darknet训练YOLOv3和YOLOv3 Tiny

首先获得darknet的官方源码并做配置修改并编译:

git clone  https://github.com/pjreddie/darknet.git

cd darknet

vi Makefile

修改如下项目:

GPU=1
CUDNN=1
OPENCV=1
OPENMP=0
DEBUG=0

ARCH= -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
      -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
      -gencode arch=compute_50,code=[sm_50,compute_50] \
      -gencode arch=compute_52,code=[sm_52,compute_52] \
      -gencode arch=compute_70,code=[sm_70,compute_70]

算力根据你所使用的GPU卡的类型定,我使用的是Tesla v100，各种GPU的具体算力值参考https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

然后执行:

make

如果编译过程中报错说: No package 'opencv' found，安装libopencv-dev即可:
    sudo apt install libopencv-dev 

编译完后darknet二进制文件就生成了，下面下载训练所需weights文件和根据数据集格式(例如我使用VOC2007格式)做配置:

1. YOLOv3

    1)wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74

    2)vi cfg/yolov3-voc.cfg

      将Testing部分注释掉，将Trainning部分打开：

        [net]
         # Testing
         # batch=1
         # subdivisions=1
         # Training
         batch=64
         subdivisions=16

      将所有[yolo]里面classes修改为你的class的数量，例如我的是11;

      对所有[yolo]的前一个[convolutional]中的filters进行修改, 其取值为filters = 3 * ( classes + 5 ),由于上一步中classes=11所以这里filters取48.  另外酌情将所有.ignore_threshold的由0.7改成需要的值，例如 0.5(optional).

    3)获取voc_label.py并做修改:

       cd data

       wget https://pjreddie.com/media/files/voc_label.py

       vi voc_label.py

       #sets=[('2012', 'train'), ('2012', 'val'), ('2007', 'train'), ('2007', 'val'), ('2007', 'test')]
       sets=[('2007', 'train'), ('2007', 'val')]
      #classes = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse",  "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"]
      classes =  ['person','wm','dr', ...]    #总共有11个class
      if cls not in classes: #or int(difficult) == 1:

    4) 确认数据集在darknet/data/VOCdevkit/VOC2007下,voc_label.py在darknet/data/下，在 darknet/data/下执行

         python voc_label.py     #生成2007_train.txt, 2007_val.txt以及VOCdevkit/VOC2007/labels/下多个文件

    5)然后修改data/voc.names和cfg/voc.data的内容:

       cd ..

       vi data/voc.names

            person

            wm

            dr

            ...

       vi cfg/voc.data

        classes= 11
        train  = data/2007_train.txt
        valid  = data/2007_val.txt
        names = data/voc.names
        backup = backup                 #设置保存weights文件的目录
 6)执行训练:

    nohup ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg darknet53.conv.74 &

   #测试训练结果

     ./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-tvoc_20000.weights data/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/v521-20-05-00400.jpg

此外，如果直接使用yolov3的预训练weights文件做测试:

   wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
   ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
   ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

 

2. YOLOv3 Tiny

   对于Tiny版本, 首先需要用weights文件生成一个tiny版网络的预训练模型：

   wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights

   ./darknet partial ./cfg/yolov3-tiny.cfg ./yolov3-tiny.weights ./yolov3-tiny.conv.15 15

   对于yolov3 tiny配置文件的修改：

       cp yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny-voc.cfg

   然后做和上面YOLOv3的yolov3-voc.cfg里一样的修改，同样对data/voc.names和cfg/voc.data做同样的修改，也需要执行python voc_label.py生成list文件,然后训练：

    nohup ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-tiny-voc.cfg yolov3-tiny.conv.15  &

 

   #测试训练结果

  ./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolov3-tiny-voc.cfg backup/yolov3-tiny-voc_1000.weights data/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/v521-20-05-00400.jpg

 

训练输出信息解释：

   

网络结构里三个yolo layer

• Region Avg IOU: 0.941626： 表示在当前subdivision(16张)图片的Avg IOU，代表预测的矩形框和gt的交集与并集之比，这里是94.16%。
• Class: 0.999746： Obj分类的正确率，期望该值趋近于1。
• Obj: 0.999993： 是Obj(前景)的可能性，越接近1越好。
• No Obj: 0.003447： 是背景的可能性，期望该值越来越小，但不为零。
• .5R: 1.000000： IOU阈值为0.5时的召回率。
• 0.75R: 1.000000: IOU阈值为0.75时的召回率。
• count: 4：count后的值是所有的当前subdivision图片（共16张）中包含正样本的图片的数量。
• 50200： 当前的迭代次数
• 0.016317： 总体的Loss
• 0.018192 avg： 平均Loss，这个数值应该越低越好。
• 0.000010 rate： 当前的学习率。
• 4.247365 seconds： 当前批次训练花费的总时间。
• 3212800 images： 这个数值是50200*64的大小，表示到目前为止，参与训练的图片的总数。