yolov3模型识别不出训练图片_YOLOV3 - 使用 Darknet 训练检测模型

YOLOV3 网络结构：

1. YOLOV3 Darknet 编译

[1] - Clone 项目文件：git clone https://github.com/pjreddie/darknet

cd darknet

[2] - 根据环境，修改 Makefile 文件，如：GPU=1 # 0 或 1

CUDNN=1 # 0 或 1

OPENCV=1 # 0 或 1

OPENMP=0 # 0 或 1

DEBUG=0 # 0 或 1

# 使用 GPU 和 CUDA 时，根据 GPU 设置：

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_20,code=[sm_20,sm_21] \ This one is deprecated?

# This is what I use, uncomment if you know your arch and want to specify

# ARCH= -gencode arch=compute_52,code=compute_52

# Darknet 默认使用 stb_image.h 进行图片加载.

# https://github.com/nothings/stb/blob/master/stb_image.h

# 在使用 OpenCV 时，

ifeq ($(OPENCV), 1)

COMMON+= -DOPENCV

CFLAGS+= -DOPENCV

LDFLAGS+= `pkg-config --libs opencv` -lstdc++

COMMON+= `pkg-config --cflags opencv`

# LDFLAGS+= `pkg-config --libs opencv4` -lstdc++

# COMMON+= `pkg-config --cflags opencv4`

endif

# CUDA 库路径：

ifeq ($(GPU), 1)

COMMON+= -DGPU -I/usr/local/cuda/include/

CFLAGS+= -DGPU

LDFLAGS+= -L/usr/local/cuda/lib64 -lcuda -lcudart -lcublas -lcurand

endif

# CUDNN：

ifeq ($(CUDNN), 1)

COMMON+= -DCUDNN

CFLAGS+= -DCUDNN

LDFLAGS+= -lcudnn

endif

[3] - 项目编译：make

[4] - 测试：# 下载预训练模型

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

# 或：

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

# 简单测试，默认在 ID=0 的 GPU 上运行

./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

# 指定 GPU ID

./darknet -i 1 detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

# 修改预测结果的置信阈值：

./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg -thresh 0.2

2. YOLOV3 训练自定义数据

2.1. 数据准备

主要是创建图片的 txt 文件.

[1] - 对每个 .jpg 图片创建一个对应的 .txt 文件，其具有相同的文件名. 即：一张图片对应一个 txt Label 文件，如图片名为 0001.jpg，则对应的 Label 文件为 0001.txt.

在 txt Label 文件中保存了物体类别 ID 和物体的位置坐标，每个目标占一行，格式为：

其中， - 类别ID(第几个类别，从 0 开始索引, classes-1). 整型数值

- 物体边界框中心点坐标x、物体边界框中心点坐标y. [0.0 - 1.0] 间的浮点数值，相对于图片的 width 和 height 的比值. 如： = / 和 = / .

- 物体边界框宽度、物体边界框高度. 相对于图片的 width 和 height 的比值.

如，对于图片 0001.jpg，可以创建包含如下信息的标注文件 0001.txt：1 0.716797 0.395833 0.216406 0.147222

0 0.687109 0.379167 0.255469 0.158333

2 0.420312 0.395833 0.140625 0.166667

...

示例1：

比如，图片尺寸为 360*480，其包含一个目标物体：dog. 有：image_width = 360

image_height = 480

absolute_x = 30 (dog x position from image)

absolute_y = 40 (dog y position from image)

absolute_height = 200 (original height of dog from image)

absolute_width = 200 (original width of dog from image)

则，可以得到 txt 标注文件内容每行包含 ( / ) ( / ) ( / ) ( / ). 如：0 (30/360) (40/480) (200/360) (200/480)

0 0.0833 0.0833 0.556 0.417

示例2： VOC 到 YOLO 标注Label 的转换：# voc box：

# xmin，xmax，ymin，ymax

def convert(size, box):

dw = 1./(size[0]) # 图片 width

dh = 1./(size[1]) # 图片 height

x = (box[0] + box[1])/2.0 - 1

y = (box[2] + box[3])/2.0 - 1

w = box[1] - box[0]

h = box[3] - box[2]

x = x*dw

w = w*dw

y = y*dh

h = h*dh

return (x,y,w,h)

2.2. 训练数据集文件

图片和标注文件准备好后，即可制作训练数据和测试数据集文件.import glob, os

imgs_dir = '/path/to/NFPA/NFPA_dataset'

print(imgs_dir)

#用作 test 的图片数据的比例

percentage_test = 10;

#创建训练数据集和测试数据集：train.txt 和 test.txt

file_train = open('train.txt', 'w')

file_test = open('test.txt', 'w')

counter = 1

index_test = round(100 / percentage_test)

for pathAndFilename in glob.iglob(os.path.join(imgs_dir, "*.jpg")):

title, ext = os.path.splitext(os.path.basename(pathAndFilename))

if counter == index_test:

counter = 1

file_test.write(imgs_dir + "/" + title + '.jpg' + "\n")

else:

file_train.write(imgs_dir + "/" + title + '.jpg' + "\n")

counter = counter + 1

会得到两个文件：train.txt 和 test.txt，内容格式类似于：/path/to/NFPA/NFPA_dataset/pos-217.jpg

/path/to/NFPA/NFPA_dataset/pos-16.jpg

/path/to/NFPA/NFPA_dataset/pos-14.jpg

/path/to/NFPA/NFPA_dataset/pos-246.jpg

/path/to/NFPA/NFPA_dataset/pos-39.jpg

......

2.3. 数据集配置

[1] - 标签名(类别名)文件 - 如NFPA/obj.names(每一行为一个标签(类别))：NFPA #每一行为一个类别

[2] - 数据集配置文件 - 如 NFPA/obj.data：classes= 1 # 标签(类别)数量

train = /path/to/NFPA/train.txt # 训练数据集文件

valid = /path/to/NFPA/test.txt # 测试数据集文件

names = /path/to/NFPA/obj.names # 标签名(类别名)文件

backup = /path/to/NFPA/backup # 模型备份路径

[3] - 模型配置文件 - 如 NFPA/yolov3-tiny.cfg：[net]

# Testing

batch=1 # 测试时，取消该两行注释，并注释掉 Training 的两行

subdivisions=1

# Training

# batch=64 # 训练时，取消该两行注释，并注释掉 Testing 的两行

# batchsize，每 batch 个样本更新一次模型参数

# subdivisions=16 # 每批训练的个数=batch/subvisions

# 根据GPU显存修改，显存不够改大一些

# darknet代码中，会将batch/subdivisions记为batch

width=416 # 网络输入的宽度

height=416 # 网络输入的高度

channels=3 # 网络输入的通道数

momentum=0.9

decay=0.0005 # 权重衰减正则项，防止过拟合.

angle=0 # 旋转角度，数据增强

saturation = 1.5 # 调整饱和度，数据增强

exposure = 1.5 # 调整曝光量，数据增强

hue=.1 # 调整Hue，数据增强

learning_rate=0.001 # 初始学习率

burn_in=1000

max_batches = 50200 # 训练的最大迭代次数

policy=steps # 学习率调整策略，如 constant,step,exp,ploy,setps,random等

steps=40000,45000 # 学习率衰减的迭代次数处

scales=.1,.1 # 学习率变化的比例，累计相乘

并修改网络输出通道数 - [yolo] 标签及上一[convolutional] 标签(包含三处)：[convolutional]

size=1

stride=1

pad=1

filters=18 # filters = 3 * ( classes + 5 )，如,filters=3*(1+4+1)

activation=linear

[yolo]

mask = 0,1,2 # 当前属于的第几个预选框

anchors = 10,13, 16,30, 33,23, # 预选框，可手工挑选，

30,61, 62,45, 59,119, # 也可 K-means 从训练样本中得到.

116,90, 156,198, 373,326

classes=1 # 修改为自定义数据集的类别数

num=9 # 预选框的个数, anchors的总数

jitter=.3 # 添加抖动来增加噪声，以抑制过拟合

ignore_thresh = .5 # 论文里的阈值1

truth_thresh = 1 # 论文里的阈值2

random=1 # 0 - 关闭多尺度训练(显存小时可以设置为0.)

2.4. 模型训练

模型训练：./darknet detector train \

/path/to/NFPA/obj.data \

/path/to/NFPA/yolov3-tiny.cfg \

/path/to/yolov3-tiny.conv.15

模型训练过程如：yolov3-tiny

layer filters size input output

0 conv 16 3 x 3 / 1 416 x 416 x 3 -> 416 x 416 x 16 0.150 BFLOPs

1 max 2 x 2 / 2 416 x 416 x 16 -> 208 x 208 x 16

2 conv 32 3 x 3 / 1 208 x 208 x 16 -> 208 x 208 x 32 0.399 BFLOPs

3 max 2 x 2 / 2 208 x 208 x 32 -> 104 x 104 x 32

4 conv 64 3 x 3 / 1 104 x 104 x 32 -> 104 x 104 x 64 0.399 BFLOPs

5 max 2 x 2 / 2 104 x 104 x 64 -> 52 x 52 x 64

6 conv 128 3 x 3 / 1 52 x 52 x 64 -> 52 x 52 x 128 0.399 BFLOPs

7 max 2 x 2 / 2 52 x 52 x 128 -> 26 x 26 x 128

8 conv 256 3 x 3 / 1 26 x 26 x 128 -> 26 x 26 x 256 0.399 BFLOPs

9 max 2 x 2 / 2 26 x 26 x 256 -> 13 x 13 x 256

10 conv 512 3 x 3 / 1 13 x 13 x 256 -> 13 x 13 x 512 0.399 BFLOPs

11 max 2 x 2 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x 512

12 conv 1024 3 x 3 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BFLOPs

13 conv 256 1 x 1 / 1 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 256 0.089 BFLOPs

14 conv 512 3 x 3 / 1 13 x 13 x 256 -> 13 x 13 x 512 0.399 BFLOPs

15 conv 255 1 x 1 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x 255 0.044 BFLOPs

16 yolo

17 route 13

18 conv 128 1 x 1 / 1 13 x 13 x 256 -> 13 x 13 x 128 0.011 BFLOPs

19 upsample 2x 13 x 13 x 128 -> 26 x 26 x 128

20 route 19 8

21 conv 256 3 x 3 / 1 26 x 26 x 384 -> 26 x 26 x 256 1.196 BFLOPs

22 conv 18 1 x 1 / 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 18 0.006 BFLOPs

23 yolo

Loading weights from /data/hgf/detection/darknet/pretrained/darknet53.conv.74...Done!

Learning Rate: 0.001, Momentum: 0.9, Decay: 0.0005

Resizing

384

Loaded: 0.000031 seconds

Region 16 Avg IOU: 0.683222, Class: 0.499940, Obj: 0.499600, No Obj: 0.499578, .5R: 1.000000, .75R: 0.250000, count: 8

Region 23 Avg IOU: 0.230419, Class: 0.497310, Obj: 0.499917, No Obj: 0.499317, .5R: 0.142857, .75R: 0.000000, count: 7

Region 16 Avg IOU: 0.733487, Class: 0.500262, Obj: 0.499577, No Obj: 0.499578, .5R: 1.000000, .75R: 0.375000, count: 8

Region 23 Avg IOU: 0.152336, Class: 0.497174, Obj: 0.500159, No Obj: 0.499307, .5R: 0.000000, .75R: 0.000000, count: 5

1: 277.039764, 277.039764 avg, 0.000000 rate, 0.203770 seconds, 24 images

Loaded: 0.000037 seconds

Region 16 Avg IOU: 0.733951, Class: 0.500144, Obj: 0.499601, No Obj: 0.499578, .5R: 1.000000, .75R: 0.454545, count: 11

Region 23 Avg IOU: 0.240497, Class: 0.497174, Obj: 0.500157, No Obj: 0.499313, .5R: 0.000000, .75R: 0.000000, count: 3

Region 16 Avg IOU: 0.606808, Class: 0.500103, Obj: 0.499518, No Obj: 0.499578, .5R: 1.000000, .75R: 0.000000, count: 5

Region 23 Avg IOU: 0.198287, Class: 0.497175, Obj: 0.500158, No Obj: 0.499323, .5R: 0.000000, .75R: 0.000000, count: 9

2: 277.279144, 277.063690 avg, 0.000000 rate, 0.188760 seconds, 48 images

Loaded: 0.000036 seconds

注1： 关于 yolov3-tiny.conv.15./darknet partial ./cfg/yolov3-tiny.cfg ./pretrained/yolov3-tiny.weights ./pretrained/yolov3-tiny.conv.15 15

注2： 训练时的注意事项.

权重在前 900 次迭代，每 100 次迭代保存一次模型；之后每 10000 次保存一次模型训练结果. 如果需要修改，则可参考：

2.5. 模型简单测试

训练得到模型后，即可简单测试下.

如：./darknet detector test \

/path/to/NFPA/obj.data \

/path/to/NFPA/yolov3-tiny.cfg \

yolov3-tiny_600.weights \

data/manivannan.jpg

输出结果类似于如下：

3. YOLOV3 训练 COCO 数据集

3.1. COCO 数据集准备

[scripts/get_coco_dataset.sh]() 是COCO数据集图片和标签获取的脚本，运行即可：cp scripts/get_coco_dataset.sh data

cd data

bash get_coco_dataset.sh

也可以手工下载 COCO 数据集：# COCO 图片

wget -c https://pjreddie.com/media/files/train2014.zip

wget -c https://pjreddie.com/media/files/val2014.zip

unzip -q train2014.zip

unzip -q val2014.zip

# COCO Metadata

wget -c https://pjreddie.com/media/files/instances_train-val2014.zip

wget -c https://pjreddie.com/media/files/coco/5k.part

wget -c https://pjreddie.com/media/files/coco/trainvalno5k.part

wget -c https://pjreddie.com/media/files/coco/labels.tgz

tar xzf labels.tgz

unzip -q instances_train-val2014.zip

# 图片列表

paste 5k.txt

paste trainvalno5k.txt

3.2. 修改 COCO 训练用的 cfg 配置文件

[cfg/coco.data]() 配置文件，指定 COCO 数据集的相关信息：classes= 80

train = /home/pjreddie/data/coco/trainvalno5k.txt

valid = coco_testdev

#valid = data/coco_val_5k.list

names = data/coco.names

backup = /home/pjreddie/backup/ # 训练结果文件保存的路径

eval=coco

3.3. 模型训练./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg darknet53.conv.74

# 多 GPU 训练

./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg darknet53.conv.74 -gpus 0,1,2,3

# 从断点 checkpoint 恢复训练

./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg backup/yolov3.backup -gpus 0,1,2,3

4. 参考文献