yolov3口罩检测

如有错误，欢迎指教

前言

聊一聊之前做过的一个简单的yolov3进行口罩检测小项目，比较适合新手小白。本项目大概思路：检测图片中的口罩，只要佩戴口罩就检测出来，不佩戴口罩的不做任何处理
yolov3相比于v1,v2的优势不再赘述。本文主要简述图片标注，yolov3进行训练等基本步骤
本项目用到的代码主要是根据github代码进行修改(https://github.com/zzh8829/yolov3-tf2)

一、下载图片？

项目中用到的图片都是从网页随机下载的。哈哈哈哈。项目中共下载了450张图片，这里建议大家将图片按照1，2，3，，，的顺序进行命名，方便后面使用。
我这里选择图片的数量主要是受我自己设备的限制，我只用cpu进行训练会比较慢，有GPU训练的可以多下载一些图片进行训练，这样准确率会提高。

二、labelimg进行图片标注

网上有很多labelimg的使用教程，大家可以参考哈（很容易上手），这里不具体说明。
使用labelimg对图片进行标注，共450张图片，标注后生成的.xml文件放入Annotations文件夹，图片放入JPEGImages文件夹。

三、区分训练集和测试集

将数据集分为训练集和测试集，分别放入分别放入ImageSets文件夹下的train.txt和test.txt。这里训练集400张，测试集50张（训练集占80%以上就可）
具体代码可以去网上搜索

四、建立标签文件

建立标签文件facemask_voc.names，用于存放类别名称。这里类别只有一个：facemask(不能用wps形式打开，否则会出现编码错误，导致程序不能运行，使用txt文本编辑类别标签，我当时就踩坑了这个错误)

五、生成tfrecord文件

利用tools/voc2012.py分别生成vocfacemask_train.tfrecord，vocfacemask_val.tfrecord。
对于较小的数据可以直接写入内存，对应的格式：csv/npy/pkl/hdf
对于大数据而言，TensorFlow推荐使用自带的tfrcords文件。tfrecords文件是以二进制进行存储的，适合以串行的方式读取大批量的数据。

六、进行训练

cmd终端输入
d:
cd D:\deeplearning\face_mask\yolov3-tf2-master

生成tfrecord的train文件
python tools/voc2012.py --data_dir ./data/VOCdevkit_facemask/VOC2012 --split train --output_file ./data/vocfacemask_train.tfrecord --classes ./data/facemask_voc.names

生成tfrecord的val文件
python tools/voc2012.py --data_dir ./data/VOCdevkit_facemask/VOC2012 --split val --output_file ./data/vocfacemask_val.tfrecord --classes ./data/facemask_voc.names

进行迁移训练
python train.py --dataset ./data/vocfacemask_train.tfrecord --val_dataset ./data/vocfacemask_val.tfrecord --classes ./data/facemask_voc.names --num_classes 1 --mode fit --transfer darknet --batch_size 4 --epochs 20 --weights ./checkpoints/yolov3.tf --weights_num_classes 80

不进行迁移训练
python train.py --dataset ./data/vocfacemask_train.tfrecord --val_dataset ./data/vocfacemask_val.tfrecord --classes ./data/facemask_voc.names --num_classes 1 --mode fit --transfer none --batch_size 4 --epochs 20

实际证明不进行迁移训练的损失会很高，损失下降的速度特别慢，甚至在训练的过程中会出现梯度消失等现象。

模型测试
python detect.py --classes ./data/facemask_voc.names --num_classes 1 --weights ./checkpoints/yolov3_train_19.tf --image ./data/1.jpg --output ./data/1_out.jpg

测试结果
训练集损失：12.6896，测试集损失：18.8005
数据集中的图片




非数据集中的图片

总结

还有不详细的地方欢迎提问。
项目

欢迎使用Markdown编辑器

你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。

新的改变

我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：

1. 全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验；
2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示；
3. 增加了 图片拖拽 功能，你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示；
4. 全新的 KaTeX数学公式 语法；
5. 增加了支持甘特图的mermaid语法¹ 功能；
6. 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能；
7. 增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能，功能按钮位于编辑区域与预览区域中间；
8. 增加了 检查列表 功能。

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合理的创建标题，有助于目录的生成

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以此类推，我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

如何改变文本的样式

强调文本 强调文本

加粗文本 加粗文本

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引用文本

H₂O is是液体。

2¹⁰ 运算结果是 1024.

插入链接与图片

链接: link.

图片:

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居中的图片:

居中并且带尺寸的图片:

当然，我们为了让用户更加便捷，我们增加了图片拖拽功能。

如何插入一段漂亮的代码片

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// An highlighted block
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项目	Value
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设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

第一列	第二列	第三列
第一列文本居中	第二列文本居右	第三列文本居左

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TYPE	ASCII	HTML
Single backticks	'Isn't this fun?'	‘Isn’t this fun?’
Quotes	"Isn't this fun?"	“Isn’t this fun?”
Dashes	-- is en-dash, --- is em-dash	– is en-dash, — is em-dash

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KaTeX数学公式

您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

Gamma公式展示 $\Gamma (n)=(n-1)!\forall n\in \mathbb{N}$ 是通过欧拉积分

$$\Gamma (z)={\int }_0^{\infty }{t}^{z-1}{e}^{-t}dt.$$

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能，丰富你的文章

Mon 06 Mon 13 Mon 20 已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务 Adding GANTT diagram functionality to mermaid

• 关于 甘特图 语法，参考 这儿,

UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图：

张三 李四 王五 你好！李四, 最近怎么样? 你最近怎么样，王五？ 我很好，谢谢! 我很好，谢谢! 李四想了很长时间, 文字太长了 不适合放在一行. 打量着王五... 很好... 王五, 你怎么样? 张三 李四 王五

这将产生一个流程图。:

链接

长方形

圆

圆角长方形

菱形

• 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart的流程图：

Created with Raphaël 2.2.0 开始 我的操作 确认？ 结束 yes no

• 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.

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1. mermaid语法说明 ↩︎

2. 注脚的解释 ↩︎