十二月的第二天，我来更新了！从开学到现在一直在做师姐的棉花顶识别的毕业设计，一路下来真是坎坷啊，不过也一点一点的学到了不少干货，积累了很多经验 。今天主要记录一下YOLOv3。开始.......
YOLOv3到底是什么
首先并不是一开始就有了YOLOv3，YOLO有一系列的版本，YOLOv1，YOLOv2，YOLO9000，还有很多YOLO与其他算法结合的版本，YOLO我认为是为了提高区域检测的速度而生的，他是一步检测（faster-RCNN是两步检测），所以他的速度比faster-RCNN快很多，也适合棉花顶检测实时性的要求，但是提高实时性的代价就是牺牲了准确率，针对这一点从v1,v2,到现在的v3，准确率也在一步一步的提升。
贴一张YOLOv3-Tensorflow版本的demo检测图
再来一张Darknet-53的网络结构图
这下好好解释一下这个Darknet-53
根据这个名字也能猜到这个网络有53层，可以说是我目前用到的网络最深的了，这个网络主要是引入了很多层的卷积层用来做特征提取，特别需要注意的是最后一层卷积层的卷积核的合数是根据255，是根据3*(80+4+1)=255计算得来的，不过现在的开源代码真的很良心，写的都非常具有普遍性。
还有Residual结构
他就是用来解决网络因为深度增加而导致性能下降的问题，
由Residual又引出了shortcut connections（捷径），可以越层连接。随着网络深度的增加，性能将逐渐变好。可以推测，当网络层数够深时，优化 Residual Function：F(x)=H(x)−x，易于优化一个复杂的非线性映射 H(x)。
跑YOLOV3-Tensorflow的过程
Github源码：GitHub - wizyoung/YOLOv3_TensorFlow: Complete YOLO v3 TensorFlow implementation. Support training on your own dataset.
1，首先下载YOLOv3的权重文件（用于迁移学习），放到data文件夹的Darknet-weight，然后修改convert_weight.py中的num_class，img_size和对应的model中的参数。
2，假设VOC数据集都已经做好了，将train.txt,val.txt,test.txt都做好，新建voc_names.txt（里面放的是标签的类别）放到misc文件夹中，运行parse_voc_xml.py。
改动很多，贴一下代码
# coding: utf-8
import xml.etree.ElementTreeas ET
import os
names_dict = {}
cnt =0
f =open('./voc_names.txt', 'r').readlines()
for linein f:
line = line.strip()
names_dict[line] = cnt
cnt +=1
voc_07 ='C:/Users/Administrator/Desktop/YOLOv3_TensorFlow-master/data/VOCdevkit/VOC2007/'
#voc_07 = 'E:/'
#voc_07 = '/data/VOCdevkit/VOC2007'
#voc_12 = '/data/VOCdevkit/VOC2012'
anno_path = [os.path.join(voc_07, 'Annotations')]
img_path = [os.path.join(voc_07, 'JPEGImages')]
#trainval_path = [os.path.join(voc_07, 'ImageSets/Main/trainval.txt'),
train_path = [os.path.join(voc_07, 'ImageSets/Main/train.txt')]
# os.path.join(voc_12, 'ImageSets/Main/trainval.txt')]
test_path = [os.path.join(voc_07, 'ImageSets/Main/test.txt')]
val_path = [os.path.join(voc_07, 'ImageSets/Main/val.txt')]
def parse_xml(path):
tree = ET.parse(path)
img_name = path.split('/')[-1][:-4]
height = tree.findtext("./size/height")
width = tree.findtext("./size/width")
objects = [img_name, width, height]
for objin tree.findall('object'):
difficult = obj.find('Difficult').text
if difficult =='1':
continue
name = obj.find('name').text
bbox = obj.find('bndbox')
xmin = bbox.find('xmin').text
ymin = bbox.find('ymin').text
xmax = bbox.find('xmax').text
ymax = bbox.find('ymax').text
name =str(names_dict[name])
objects.extend([name, xmin, ymin, xmax, ymax])
if len(objects) >1:
return objects
else:
return None
test_cnt =0
def gen_test_txt(txt_path):
global test_cnt
f =open(txt_path, 'w')
for i, pathin enumerate(test_path):
img_names =open(path, 'r').readlines()
for img_namein img_names:
img_name = img_name.strip()
xml_path = anno_path[i] +'/' + img_name +'.xml'
objects = parse_xml(xml_path)
if objects:
objects[0] = img_path[i] +'/' + img_name +'.jpg'
if os.path.exists(objects[0]):
objects.insert(0, str(test_cnt))
test_cnt +=1
objects =' '.join(objects) +'\n'
f.write(objects)
f.close()
train_cnt =0
def gen_train_txt(txt_path):
global train_cnt
f =open(txt_path, 'w')
for i, pathin enumerate(train_path):
img_names =open(path, 'r').readlines()
for img_namein img_names:
img_name = img_name.strip()
xml_path = anno_path[i] +'/' + img_name +'.xml'
objects = parse_xml(xml_path)
if objects:
objects[0] = img_path[i] +'/' + img_name +'.jpg'
if os.path.exists(objects[0]):
objects.insert(0, str(train_cnt))
train_cnt +=1
objects =' '.join(objects) +'\n'
f.write(objects)
f.close()
val_cnt=0
def gen_val_txt(txt_path):
global val_cnt
f =open(txt_path, 'w')
for i, pathin enumerate(val_path):
img_names =open(path, 'r').readlines()
for img_namein img_names:
img_name = img_name.strip()
xml_path = anno_path[i] +'/' + img_name +'.xml'
objects = parse_xml(xml_path)
if objects:
objects[0] = img_path[i] +'/' + img_name +'.jpg'
if os.path.exists(objects[0]):
objects.insert(0, str(val_cnt))
val_cnt +=1
objects =' '.join(objects) +'\n'
f.write(objects)
f.close()
gen_train_txt('train.txt')
gen_test_txt('test.txt')
gen_val_txt('val.txt')
这样YOLOv3需要的数据集格式就做好了。
3，将生成的train.txt放到根目录下，运行get_kmeans.py(主要是获取目标的识别框，每个目标有三种不同尺寸的识别框)，将得到的值粘贴到data文件夹中的yolo_anchors.txt文件中。
4，最后将train.txt ，val.txt ，test.txt和voc_names.txt都放到data文件夹中
5最后就可以开始训练了
目前是在用cpu在训练，速度可以说是非常慢（等到GPU回来后，肯定是要爽一下的）
YOLOv3对于小目标检测结果不是很好，具体不好到什么程度现在也说不清楚，等实验结果吧.....