windows+python+yolov3训练自己的数据集 - 好文

代码：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
<https://github.com/qqwweee/keras-yolo3>

修改yolov3.cfg文件：https://blog.csdn.net/lilai619/article/details/79695109
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本文介绍如何制作数据集、修改代码、不加载预权重从头跑自己的训练数据

一、简单回顾一下yolo原理：

    1、端到端，输入图像，一次性输出每个栅格预测的一种或多种物体

    2、坐标x,y代表了预测的bounding box的中心与栅格边界的相对值。

         坐标w,h代表了预测的bounding box的width、height相对于整幅图像（或者栅格）width,height的比例。



    3、

每个格子可以预测B个bounding box，但是最终只选择只选择IOU最高的bounding
box作为物体检测输出，即每个格子最多只预测出一个物体。当物体占画面比例较小，如图像中包含畜群或鸟群时，每个格子包含多个物体，但却只能检测出其中一个。
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
原文: https://www.cnblogs.com/makefile/p/YOLOv3.html
<https://www.cnblogs.com/makefile/p/YOLOv3.html> © 康行天下
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每个格子可以预测B个bounding box，但是最终只选择只选择IOU最高的bounding
box作为物体检测输出，即每个格子最多只预测出一个物体。当物体占画面比例较小，如图像中包含畜群或鸟群时，每个格子包含多个物体，但却只能检测出其中一个
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每个格子可以预测B个bounding box，但是最终只选择只选择IOU最高的bounding
box作为物体检测输出，即每个格子最多只预测出一个物体。当物体占画面比例较小，如图像中包含畜群或鸟群时，每个格子包含多个物体，但却只能检测出其中一个。
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每个格子可以预测B个bounding box，但是最终只选择只选择IOU最高的bounding box作为物体检测输出，
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每个格子可以输出B个bounding box，但是最终只会输出IOU占比最高的bounding box   作为输出，所以，一个格子只能预测一个类别。

    4、loss=∑i=0s2coordErr+iouErr+clsErr

        考虑各项权重：λcoord = 5， λnoobj =
0.5。因为不包含物体的框较多，需要弱化对应的权重影响，不然会导致包含物体的框贡献低，训练不稳定甚至发散。

    5、如果想一个格子预测多个类别，需要Anchors. --yolo2

二、如何使用yolo3,训练自己的数据集进行目标检测

    第一步：下载VOC2007数据集，把所有文件夹里面的东西删除，保留所有文件夹的名字。

    像这样：

    第二步：把你所有的图片都复制到JPEGImages里面

    像这样：

    第三步：生成Annotations下的文件

    工具：LabelImg ，链接：https://pan.baidu.com/s/1GJFYcFm5Zlb-c6tIJ2N4hw
<https://pan.baidu.com/s/1GJFYcFm5Zlb-c6tIJ2N4hw> 密码：h0i5

    像这样：

    第四步：生成ImageSets/Main/4个文件。在VOC2007下建个文件test.py，然后运行

    像这样：

    test.py代码：
import os import random trainval_percent = 0.1 train_percent = 0.9
xmlfilepath = 'Annotations' txtsavepath = 'ImageSets\Main' total_xml =
os.listdir(xmlfilepath) num = len(total_xml) list = range(num) tv = int(num *
trainval_percent) tr = int(tv * train_percent) trainval = random.sample(list,
tv) train = random.sample(trainval, tr) ftrainval =
open('ImageSets/Main/trainval.txt', 'w') ftest =
open('ImageSets/Main/test.txt', 'w') ftrain = open('ImageSets/Main/train.txt',
'w') fval = open('ImageSets/Main/val.txt', 'w') for i in list: name =
total_xml[i][:-4] + '\n' if i in trainval: ftrainval.write(name) if i in train:
ftest.write(name) else: fval.write(name) else: ftrain.write(name)
ftrainval.close() ftrain.close() fval.close() ftest.close()

    第五步：生成yolo3所需的train.txt,val.txt,test.txt

    VOC2007数据集制作完成，但是，yolo3并不直接用这个数据集，开心么？

    需要的运行voc_annotation.py ，classes以三个颜色为例，你的数据集记得改



    运行之后，会在主目录下多生成三个txt文件，

    像这样：

手动删除2007_,

    第六步：修改参数文件yolo3.cfg

    IDE里直接打开cfg文件，ctrl+f搜 yolo, 总共会搜出3个含有yolo的地方，睁开你的卡姿兰大眼睛，3个yolo！！

    每个地方都要改3处，filters：3*（5+len（classes））；

                                    classes: len(classes) = 3，这里以红、黄、蓝三个颜色为例

                                    random：原来是1，显存小改为0



    第七步：修改model_data下的文件，放入你的类别，coco,voc这两个文件都需要修改。

    像这样：



    第八步：修改代码，准备训练。代码以yolo3模型为目标，tiny_yolo不考虑。

    为什么说这篇文章是从头开始训练？代码原作者在train.py做了两件事情：

    1、会加载预先对coco数据集已经训练完成的yolo3权重文件，

    像这样：

    2、冻结了之前的200多层

   像这样：

   但是，你和我想训练的东西，coco里没有啊，所以，就干脆从头开始训练吧

    对train.py做了一下修改，直接复制替换原文件就可以了，细节大家自己看吧，直接运行，loss达到10几的时候效果就可以了

    train.py:
""" Retrain the YOLO model for your own dataset. """ import numpy as np
import keras.backend as K from keras.layers import Input, Lambda from
keras.models import Model from keras.callbacks import TensorBoard,
ModelCheckpoint, EarlyStopping from yolo3.model import preprocess_true_boxes,
yolo_body, tiny_yolo_body, yolo_loss from yolo3.utils import get_random_data
def _main(): annotation_path = 'train.txt' log_dir = 'logs/000/' classes_path =
'model_data/voc_classes.txt' anchors_path = 'model_data/yolo_anchors.txt'
class_names = get_classes(classes_path) anchors = get_anchors(anchors_path)
input_shape = (416,416) # multiple of 32, hw model = create_model(input_shape,
anchors, len(class_names) ) train(model, annotation_path, input_shape, anchors,
len(class_names), log_dir=log_dir) def train(model, annotation_path,
input_shape, anchors, num_classes, log_dir='logs/'):
model.compile(optimizer='adam', loss={ 'yolo_loss': lambda y_true, y_pred:
y_pred}) logging = TensorBoard(log_dir=log_dir) checkpoint =
ModelCheckpoint(log_dir +
"ep{epoch:03d}-loss{loss:.3f}-val_loss{val_loss:.3f}.h5", monitor='val_loss',
save_weights_only=True, save_best_only=True, period=1) batch_size = 10
val_split = 0.1 with open(annotation_path) as f: lines = f.readlines()
np.random.shuffle(lines) num_val = int(len(lines)*val_split) num_train =
len(lines) - num_val print('Train on {} samples, val on {} samples, with batch
size {}.'.format(num_train, num_val, batch_size))
model.fit_generator(data_generator_wrap(lines[:num_train], batch_size,
input_shape, anchors, num_classes), steps_per_epoch=max(1,
num_train//batch_size), validation_data=data_generator_wrap(lines[num_train:],
batch_size, input_shape, anchors, num_classes), validation_steps=max(1,
num_val//batch_size), epochs=500, initial_epoch=0) model.save_weights(log_dir +
'trained_weights.h5') def get_classes(classes_path): with open(classes_path) as
f: class_names = f.readlines() class_names = [c.strip() for c in class_names]
return class_names def get_anchors(anchors_path): with open(anchors_path) as f:
anchors = f.readline() anchors = [float(x) for x in anchors.split(',')] return
np.array(anchors).reshape(-1, 2) def create_model(input_shape, anchors,
num_classes, load_pretrained=False, freeze_body=False,
weights_path='model_data/yolo_weights.h5'): K.clear_session() # get a new
session image_input = Input(shape=(None, None, 3)) h, w = input_shape
num_anchors = len(anchors) y_true = [Input(shape=(h//{0:32, 1:16, 2:8}[l],
w//{0:32, 1:16, 2:8}[l], \ num_anchors//3, num_classes+5)) for l in range(3)]
model_body = yolo_body(image_input, num_anchors//3, num_classes) print('Create
YOLOv3 model with {} anchors and {} classes.'.format(num_anchors, num_classes))
if load_pretrained: model_body.load_weights(weights_path, by_name=True,
skip_mismatch=True) print('Load weights {}.'.format(weights_path)) if
freeze_body: # Do not freeze 3 output layers. num = len(model_body.layers)-7
for i in range(num): model_body.layers[i].trainable = False print('Freeze the
first {} layers of total {} layers.'.format(num, len(model_body.layers)))
model_loss = Lambda(yolo_loss, output_shape=(1,), name='yolo_loss',
arguments={'anchors': anchors, 'num_classes': num_classes, 'ignore_thresh':
0.5})( [*model_body.output, *y_true]) model = Model([model_body.input,
*y_true], model_loss) return model def data_generator(annotation_lines,
batch_size, input_shape, anchors, num_classes): n = len(annotation_lines)
np.random.shuffle(annotation_lines) i = 0 while True: image_data = [] box_data
= [] for b in range(batch_size): i %= n image, box =
get_random_data(annotation_lines[i], input_shape, random=True)
image_data.append(image) box_data.append(box) i += 1 image_data =
np.array(image_data) box_data = np.array(box_data) y_true =
preprocess_true_boxes(box_data, input_shape, anchors, num_classes) yield
[image_data, *y_true], np.zeros(batch_size) def
data_generator_wrap(annotation_lines, batch_size, input_shape, anchors,
num_classes): n = len(annotation_lines) if n==0 or batch_size<=0: return None
return data_generator(annotation_lines, batch_size, input_shape, anchors,
num_classes) if __name__ == '__main__': _main()

第九步：预测图片。修改了yolo.py下的预测图片的函数，将检测的图片都储存在了outdir里
''' def detect_img(yolo): while True: img = input('Input image filename:')
try: image = Image.open(img) except: print('Open Error! Try again!') continue
else: r_image = yolo.detect_image(image) r_image.show() yolo.close_session()
''' import glob def detect_img(yolo): path =
"D:\VOCdevkit\VOC2007\JPEGImages\*.jpg" outdir =
"D:\\VOCdevkit\VOC2007\SegmentationClass" for jpgfile in glob.glob(path): img =
Image.open(jpgfile) img = yolo.detect_image(img) img.save(os.path.join(outdir,
os.path.basename(jpgfile))) yolo.close_session()
最终效果图：红绿灯检测，100张图片作为训练集





明天写yolo2和yolo3的具体原理。立牌坊。。。又开始打嗝了，醉了，一直打着嗝写完了这篇介绍，想起高中的时候，最长时间打嗝打了两天，想死。

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