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- 训练步骤 How2train
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- 评估步骤 How2eval
- 参考资料 Reference
2022-04:支持多GPU训练，新增各个种类目标数量计算，新增heatmap。
2022-03:进行了大幅度的更新，修改了loss组成，使得分类、目标、回归loss的比例合适、支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整、新增图片裁剪。
BiliBili视频中的原仓库地址为：https://github.com/bubbliiiing/yolov4-keras/tree/bilibili
2021-10:进行了大幅度的更新，增加了大量注释、增加了大量可调整参数、对代码的组成模块进行修改、增加fps、视频预测、批量预测等功能。
| 模型 | 路径 |
|---|---|
| YoloV3 | https://github.com/bubbliiiing/yolo3-keras |
| Efficientnet-Yolo3 | https://github.com/bubbliiiing/efficientnet-yolo3-keras |
| YoloV4 | https://github.com/bubbliiiing/yolov4-keras |
| YoloV4-tiny | https://github.com/bubbliiiing/yolov4-tiny-keras |
| Mobilenet-Yolov4 | https://github.com/bubbliiiing/mobilenet-yolov4-keras |
| YoloV5-V5.0 | https://github.com/bubbliiiing/yolov5-keras |
| YoloV5-V6.1 | https://github.com/bubbliiiing/yolov5-v6.1-keras |
| YoloX | https://github.com/bubbliiiing/yolox-keras |
| YoloV7 | https://github.com/bubbliiiing/yolov7-keras |
| Yolov7-tiny | https://github.com/bubbliiiing/yolov7-tiny-keras |
| 训练数据集 | 权值文件名称 | 测试数据集 | 输入图片大小 | mAP 0.5:0.95 | mAP 0.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| VOC07+12+COCO | yolo4_voc_weights.h5 | VOC-Test07 | 416x416 | - | 88.9 |
| COCO-Train2017 | yolo4_weight.h5 | COCO-Val2017 | 416x416 | 46.4 | 70.5 |
- 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==1.13.1
keras==2.1.5
训练所需的yolo4_weights.h5可在百度网盘中下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1zAChN3AdrjbnGoJMXdgEYA
提取码: 3zwj
yolo4_weights.h5是coco数据集的权重。
yolo4_voc_weights.h5是voc数据集的权重。
VOC数据集下载地址如下，里面已经包括了训练集、测试集、验证集（与测试集一样），无需再次划分：
链接: https://pan.baidu.com/s/19Mw2u_df_nBzsC2lg20fQA
提取码: j5ge
-
数据集的准备
本文使用VOC格式进行训练，训练前需要下载好VOC07+12的数据集，解压后放在根目录 -
数据集的处理
修改voc_annotation.py里面的annotation_mode=2，运行voc_annotation.py生成根目录下的2007_train.txt和2007_val.txt。 -
开始网络训练
train.py的默认参数用于训练VOC数据集，直接运行train.py即可开始训练。 -
训练结果预测
训练结果预测需要用到两个文件，分别是yolo.py和predict.py。我们首先需要去yolo.py里面修改model_path以及classes_path，这两个参数必须要修改。
model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。
classes_path指向检测类别所对应的txt。
完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。
-
数据集的准备
本文使用VOC格式进行训练，训练前需要自己制作好数据集，
训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。
训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。 -
数据集的处理
在完成数据集的摆放之后，我们需要利用voc_annotation.py获得训练用的2007_train.txt和2007_val.txt。
修改voc_annotation.py里面的参数。第一次训练可以仅修改classes_path，classes_path用于指向检测类别所对应的txt。
训练自己的数据集时，可以自己建立一个cls_classes.txt，里面写自己所需要区分的类别。
model_data/cls_classes.txt文件内容为：
cat
dog
...修改voc_annotation.py中的classes_path，使其对应cls_classes.txt，并运行voc_annotation.py。
-
开始网络训练
训练的参数较多，均在train.py中，大家可以在下载库后仔细看注释，其中最重要的部分依然是train.py里的classes_path。
classes_path用于指向检测类别所对应的txt，这个txt和voc_annotation.py里面的txt一样！训练自己的数据集必须要修改！
修改完classes_path后就可以运行train.py开始训练了，在训练多个epoch后，权值会生成在logs文件夹中。 -
训练结果预测
训练结果预测需要用到两个文件，分别是yolo.py和predict.py。在yolo.py里面修改model_path以及classes_path。
model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。
classes_path指向检测类别所对应的txt。
完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。
- 下载完库后解压，在百度网盘下载yolo_weights.pth，放入model_data，运行predict.py，输入
img/street.jpg- 在predict.py里面进行设置可以进行fps测试和video视频检测。
- 按照训练步骤训练。
- 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 = {
#--------------------------------------------------------------------------#
# 使用自己训练好的模型进行预测一定要修改model_path和classes_path！
# model_path指向logs文件夹下的权值文件，classes_path指向model_data下的txt
# 如果出现shape不匹配，同时要注意训练时的model_path和classes_path参数的修改
#--------------------------------------------------------------------------#
"model_path" : 'model_data/yolo4_weight.h5',
"classes_path" : 'model_data/coco_classes.txt',
#---------------------------------------------------------------------#
# anchors_path代表先验框对应的txt文件，一般不修改。
# anchors_mask用于帮助代码找到对应的先验框，一般不修改。
#---------------------------------------------------------------------#
"anchors_path" : 'model_data/yolo_anchors.txt',
"anchors_mask" : [[6, 7, 8], [3, 4, 5], [0, 1, 2]],
#---------------------------------------------------------------------#
# 输入图片的大小，必须为32的倍数。
#---------------------------------------------------------------------#
"input_shape" : [416, 416],
#---------------------------------------------------------------------#
# 只有得分大于置信度的预测框会被保留下来
#---------------------------------------------------------------------#
"confidence" : 0.5,
#---------------------------------------------------------------------#
# 非极大抑制所用到的nms_iou大小
#---------------------------------------------------------------------#
"nms_iou" : 0.3,
#---------------------------------------------------------------------#
# 最大框的数量
#---------------------------------------------------------------------#
"max_boxes" : 100,
#---------------------------------------------------------------------#
# 该变量用于控制是否使用letterbox_image对输入图像进行不失真的resize，
# 在多次测试后，发现关闭letterbox_image直接resize的效果更好
#---------------------------------------------------------------------#
"letterbox_image" : False,
}- 运行predict.py，输入
img/street.jpg- 在predict.py里面进行设置可以进行fps测试和video视频检测。
- 本文使用VOC格式进行评估。VOC07+12已经划分好了测试集，无需利用voc_annotation.py生成ImageSets文件夹下的txt。
- 在yolo.py里面修改model_path以及classes_path。model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。classes_path指向检测类别所对应的txt。
- 运行get_map.py即可获得评估结果，评估结果会保存在map_out文件夹中。
- 本文使用VOC格式进行评估。
- 如果在训练前已经运行过voc_annotation.py文件，代码会自动将数据集划分成训练集、验证集和测试集。如果想要修改测试集的比例，可以修改voc_annotation.py文件下的trainval_percent。trainval_percent用于指定(训练集+验证集)与测试集的比例，默认情况下 (训练集+验证集):测试集 = 9:1。train_percent用于指定(训练集+验证集)中训练集与验证集的比例，默认情况下 训练集:验证集 = 9:1。
- 利用voc_annotation.py划分测试集后，前往get_map.py文件修改classes_path，classes_path用于指向检测类别所对应的txt，这个txt和训练时的txt一样。评估自己的数据集必须要修改。
- 在yolo.py里面修改model_path以及classes_path。model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。classes_path指向检测类别所对应的txt。
- 运行get_map.py即可获得评估结果，评估结果会保存在map_out文件夹中。
https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3
https://github.com/BobLiu20/YOLOv3_PyTorch
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