清华青年AI自强作业hw7：基于Yolo实现位置检测任务

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简述

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hw7作业为基于Yolo模型，对PASCAL_VOC_2007数据集的20类物体进行位置探测。数据集为600张图像，因此建议训练迭代次数小于100次即可。

由于缺乏实验数据，本次作业不进行实战，只对TF1.x版本的参考代码进行思路梳理学习。

• 相应实现源码见代码仓：https://github.com/ioMayday/Tsinghua_Youth_AI/tree/master/homework
• 相关keras使用指导：https://keras.io/zh/getting-started/sequential-model-guide/

作业实现

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• project文件架构

  • ./目录
    • train.py，训练源码，调用utils
    • test.py，测试源码，调用utils
  • testImg目录：测试图像观测结果
  • utils目录：辅助模块代码
    • config.py：配置模型相关参数和文件路径
    • data_pascal_voc.py：读取PASCAL_VOC数据
    • model_yolo.py：网络模型构建
    • timer.py：时间计算
    • download_data.sh：若数据集文件加载较慢，可运行该文件，从网上下载数据集

具体模型构建及层数设计见源码model_yolo.py和相关论文，这里提几个特殊的点：

• 模型输出
  • 先划分格子进行分类任务，再根据bounding box进行位置输出
  • 输出label为：1、是否含目标物体；2、目标物体位置；3、目标物体类别
• 训练loss进行合理组合
  • 分类loss（是否含目标）
  • 类别loss（具体哪个目标）
  • 位置loss

基本原理：

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