目标检测 pytorch复现Yolov3目标检测项目

YOLOV3创新核心点

YoloV3模型架构即损失函数

YoloV3 SPP网络模型以及环境搭建

1 环境配置：

Python3.6或者3.7
Pytorch1.7.1(注意：必须是1.6.0或以上，因为使用官方提供的混合精度训练1.6.0后才支持)
pycocotools(Linux: pip install pycocotools;
Windows: pip install pycocotools-windows(不需要额外安装vs))
更多环境配置信息，请查看requirements.txt文件
最好使用GPU训练

2 文件结构

  ├── cfg: 配置文件目录
  │    ├── hyp.yaml: 训练网络的相关超参数
  │    └── yolov3-spp.cfg: yolov3-spp网络结构配置 
  │ 
  ├── data: 存储训练时数据集相关信息缓存
  │    └── pascal_voc_classes.json: pascal voc数据集标签
  │ 
  ├── runs: 保存训练过程中生成的所有tensorboard相关文件
  ├── build_utils: 搭建训练网络时使用到的工具
  │     ├── datasets.py: 数据读取以及预处理方法
  │     ├── img_utils.py: 部分图像处理方法
  │     ├── layers.py: 实现的一些基础层结构
  │     ├── parse_config.py: 解析yolov3-spp.cfg文件
  │     ├── torch_utils.py: 使用pytorch实现的一些工具
  │     └── utils.py: 训练网络过程中使用到的一些方法
  │
  ├── train_utils: 训练验证网络时使用到的工具(包括多GPU训练以及使用cocotools)
  ├── weights: 所有相关预训练权重(下面会给出百度云的下载地址)
  ├── model.py: 模型搭建文件
  ├── train.py: 针对单GPU或者CPU的用户使用
  ├── train_multi_GPU.py: 针对使用多GPU的用户使用
  ├── trans_voc2yolo.py: 将voc数据集标注信息(.xml)转为yolo标注格式(.txt)
  ├── calculate_dataset.py: 1)统计训练集和验证集的数据并生成相应.txt文件
  │                         2)创建data.data文件
  │                         3)根据yolov3-spp.cfg结合数据集类别数创建my_yolov3.cfg文件
  └── predict_test.py: 简易的预测脚本，使用训练好的权重进行预测测试

3 训练数据的准备以及目录结构

├── my_yolo_dataset 自定义数据集根目录
│         ├── train   训练集目录
│         │     ├── images  训练集图像目录
│         │     └── labels  训练集标签目录 
│         └── val    验证集目录
│               ├── images  验证集图像目录
│               └── labels  验证集标签目录            

4 利用标注好的数据集生成一系列相关准备文件，为了方便我写了个脚本，通过脚本可直接生成。

├── data 利用数据集生成的一系列相关准备文件目录
│    ├── my_train_data.txt:  该文件里存储的是所有训练图片的路径地址
│    ├── my_val_data.txt:  该文件里存储的是所有验证图片的路径地址
│    ├── my_data_label.names:  该文件里存储的是所有类别的名称，一个类别对应一行(这里会根据`.json`文件自动生成)
│    └── my_data.data:  该文件里记录的是类别数类别信息、train以及valid对应的txt文件

4.1 将VOC标注数据转为YOLO标注数据(如果你的数据已经是YOLO格式了，可跳过该步骤)

# voc数据集根目录以及版本
voc_root = "./VOCdevkit"
voc_version = "VOC2012"

# 转换的训练集以及验证集对应txt文件，对应VOCdevkit/VOC2012/ImageSets/Main文件夹下的txt文件
train_txt = "train.txt"
val_txt = "val.txt"

# 转换后的文件保存目录
save_file_root = "/home/wz/my_project/my_yolo_dataset"

# label标签对应json文件
label_json_path = './data/pascal_voc_classes.json'

4.2 根据摆放好的数据集信息生成一系列相关准备文件

# 训练集的labels目录路径
train_annotation_dir = "/home/wz/my_project/my_yolo_dataset/train/labels"
# 验证集的labels目录路径
val_annotation_dir = "/home/wz/my_project/my_yolo_dataset/val/labels"
# 上一步生成的my_data_label.names文件路径(如果没有该文件，可以自己手动编辑一个txt文档，然后重命名为.names格式即可)
classes_label = "./data/my_data_label.names"
# 原始yolov3-spp.cfg网络结构配置文件
cfg_path = "./cfg/yolov3-spp.cfg"

使用方法