- 实现的内容 Achievement
- 所需环境 Environment
- 注意事项 Attention
- 小技巧的设置 TricksSet
- 文件下载 Download
- 预测步骤 How2predict
- 训练步骤 How2train
- 参考资料 Reference
- 主干特征提取网络:DarkNet53 => CSPDarkNet53
- 特征金字塔:SPP,PAN
- 训练用到的小技巧:Mosaic数据增强、Label Smoothing平滑、CIOU、学习率余弦退火衰减
- 激活函数:使用Mish激活函数
- ……balabla
tensorflow-gpu==2.2.0
代码中的yolo4_weights.h5是基于608x608的图片训练的,但是由于显存原因。我将代码中的图片大小修改成了416x416。有需要的可以修改回来。 代码中的默认anchors是基于608x608的图片的。这个库里面的h5和Keras的h5不同,不要混用。
视频中说的速度慢问题已经解决了很多,现在train.py和train_eager.py速度差距不大,如果还有改进速度的地方可以私信告诉我!
注意不要使用中文标签,文件夹中不要有空格!
在训练前需要务必在model_data下新建一个txt文档,文档中输入需要分的类,在train.py中将classes_path指向该文件。
在train.py和train_eager.py文件下:
1、mosaic参数可用于控制是否实现Mosaic数据增强。
2、Cosine_scheduler可用于控制是否使用学习率余弦退火衰减。
3、label_smoothing可用于控制是否Label Smoothing平滑。
在train_eager.py文件下:
1、regularization参数可用于控制是否实现正则化损失。
训练所需的yolo4_weights.h5可在百度网盘中下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1DNv71lDkeWff2BmnVpgHeg 提取码: myz8
yolo4_weights.h5是coco数据集的权重。
yolo4_voc_weights.h5是voc数据集的权重。
a、下载完库后解压,在百度网盘下载yolo4_weights.h5或者yolo4_voc_weights.h5,放入model_data,运行predict.py,输入
img/street.jpg
可完成预测。
b、利用video.py可进行摄像头检测。
a、按照训练步骤训练。
b、在yolo.py文件里面,在如下部分修改model_path和classes_path使其对应训练好的文件;model_path对应logs文件夹下面的权值文件,classes_path是model_path对应分的类。
_defaults = {
"model_path": 'model_data/yolo4_weight.h5',
"anchors_path": 'model_data/yolo_anchors.txt',
"classes_path": 'model_data/coco_classes.txt,
"score" : 0.5,
"iou" : 0.3,
# 显存比较小可以使用416x416
# 显存比较大可以使用608x608
"model_image_size" : (416, 416)
}
c、运行predict.py,输入
img/street.jpg
可完成预测。
d、利用video.py可进行摄像头检测。
1、本文使用VOC格式进行训练。
2、训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。
3、训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。
4、在训练前利用voc2yolo4.py文件生成对应的txt。
5、再运行根目录下的voc_annotation.py,运行前需要将classes改成你自己的classes。注意不要使用中文标签,文件夹中不要有空格!
classes = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"]
6、此时会生成对应的2007_train.txt,每一行对应其图片位置及其真实框的位置。
7、在训练前需要务必在model_data下新建一个txt文档,文档中输入需要分的类,在train.py中将classes_path指向该文件,示例如下:
classes_path = 'model_data/new_classes.txt'
model_data/new_classes.txt文件内容为:
cat
dog
...
8、运行train.py即可开始训练。
更新了get_gt_txt.py、get_dr_txt.py和get_map.py文件。
get_map文件克隆自https://github.com/Cartucho/mAP
具体mAP计算过程可参考:https://www.bilibili.com/video/BV1zE411u7Vw
https://github.com/qqwweee/keras-yolo3/
https://github.com/Cartucho/mAP
https://github.com/Ma-Dan/keras-yolo4