1.Pytorch框架下使用yolov3-tiny网络模型训练自己的数据集

在Pytorch框架下使用yolov3-tiny网络模型，训练自己的数据集

1.本文参考链接如下：
https://blog.csdn.net/gbz3300255/article/details/106094880
https://blog.csdn.net/sinat_27634939/article/details/89884011
2.项目地址
本文所用到的项目代码：
https://github.com/ultralytics/yolov3/releases
点击https://github.com/ultralytics/yolov3/releases，这里我们需要v8-Final Darknet Compatible Release下的Assets中的Source.code(zip)和yolov3-tiny.weights。

注意点：
（1）这里用到的代码不是该链接（https://github.com/ultralytics/yolov3）下的项目，因为我们需要用到cfg/yolov3-tiny3.cfg，而最新的项目里已经没有该文件了，所以我们需要使用旧版项目。
3.训练步骤
（1）准备数据集
在data文件下新建5个文件夹，分别是Annotations、images、ImageSets、JPEGImages、labels
在Annotations存放的是xml文件，标注工具在这里使用的是“精灵标注助手”。图片可以是jpg格式或者bmp格式（其他格式还没有试过）
images和JPEGImages放的是训练图片。

（2）在根目录下新建makeTxt.py，该代码的目的是划分训练集、验证集、测试集的比例，可根据自己的情况进行修改比例，运行后会在ImageSets文件夹下生成test、train、trainval和val四个文档。
文档中放的是文件名，如下图所示：

makeTxt.py中的代码如下：

import os
import randomtrainval_percent = 0.1
train_percent = 0.9
xmlfilepath = 'data/Annotations'
txtsavepath = 'data/ImageSets'
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('data/ImageSets/trainval.txt', 'w')
ftest = open('data/ImageSets/test.txt', 'w')
ftrain = open('data/ImageSets/train.txt', 'w')
fval = open('data/ImageSets/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()

（3）在根目录下新建voc_label.py，该代码作用是将xmL文件转换成yolov数据集格式以及在data目录下生成test、train、val文档。文档中内容类似下图：

注意点：如果是jpg图片，那么就将代码中的“bmp”转换为“jpg”,classes注意修改一下，在这里我多解释几句：classes中的内容和xml标注文档中的类别是一样的，xml中的内容如下图所示：

classes = [“chongqiebuliang”, “yashang”, “zangwu”, “bianxing”, “mozhou”, “qipao”]
运行之后0就代表"chongqiebuliang"、1代表"yashang"、2代表"zangwu"、3代表"bianxing"、4代表"mozhou"、5代表"qipao"
代码如下：

import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
from os import listdir, getcwd
from os.path import joinsets = ['train', 'test', 'val']classes = ["chongqiebuliang", "yashang", "zangwu", "bianxing", "mozhou", "qipao"]  def convert(size, box):dw = 1. / size[0]dh = 1. / size[1]x = (box[0] + box[1]) / 2.0y = (box[2] + box[3]) / 2.0w = box[1] - box[0]h = box[3] - box[2]x = x * dww = w * dwy = y * dhh = h * dhreturn (x, y, w, h)def convert_annotation(image_id):in_file = open('data/Annotations/%s.xml' % (image_id))out_file = open('data/labels/%s.txt' % (image_id), 'w')tree = ET.parse(in_file)root = tree.getroot()size = root.find('size')w = int(size.find('width').text)h = int(size.find('height').text)for obj in root.iter('object'):difficult = obj.find('difficult').textcls = obj.find('name').textif cls not in classes or int(difficult) == 1:continuecls_id = classes.index(cls)xmlbox = obj.find('bndbox')b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),float(xmlbox.find('ymax').text))bb = convert((w, h), b)out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')wd = getcwd()
print(wd)
for image_set in sets:if not os.path.exists('data/labels/'):os.makedirs('data/labels/')image_ids = open('data/ImageSets/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()list_file = open('data/%s.txt' % (image_set), 'w')for image_id in image_ids:list_file.write('data/images/%s.bmp\n' % (image_id))convert_annotation(image_id)list_file.close()

（4）配置文件
在data目录下新建rbc.data和rbc.names两个文件：
rbc.data中的内容如下：

classes=6
train=data/train.txt
valid=data/test.txt
names=data/rbc.names
backup=backup/
eval=coco

rbc.names中的内容如下：

chongqiebuliang
yashang
zangwu
bianxing
mozhou
qipao

（5）修改cfg/yolov3-tiny.cfg中的内容：
classes我划分了6类，filters=3*（n+5），（n代表分为几类），所以filters=33。ctrl+f搜索80将yolov3-tiny.cfg中的80改为6，接着搜索255（3*（80+5）=255）将255改为33，保存退出
（6）准备权重文件：
在根目录下新建weights文件夹（E:\Pytorch\Github\yolov3\yolov3-8\yolov3-8\weights），在这里面放置两个文件：
yolov3-tiny-conv.15和yolov3-tiny.weights文件。这两个文件我放在百度网盘中，大家自行提取
链接：https://pan.baidu.com/s/1wY_zo6matB_wsr9YHnF–w
提取码：8kzw
（7）运行train文件：
修改代码“if name == ‘main’:”下的部分代码：
比如cfg文件、data文件、权重文件以及“ parser.add_argument(‘–single-cls’, action=‘store_false’, help=‘train as single-class dataset’)”（这句代码默认训练单类别，我训练多个类别，因此将store_true改为store_false），
可以根据我给的截图进行修改：

运行后在weights文件夹中生成last.pt和best.pt。
（8）测试训练效果
将图片放在data/samples文件夹下，然后运行detect.py，需要修改的地方和train.py差不多，在这里附上截图，大家自行参考：

运行后会在根目录output文件夹中输出检测结果。
（9）将训练好的yolov3-ting权重导出成onnx模型
打开models.py，将ONNX_EXPORT =False中的False改为True,

ONNX_EXPORT = True

然后运行detect.py，会在weights文件下生成best.onnx。(因为我是用训练好的best.pt)
4.可能遇到的问题点：
（1）运行voc_label.py程序报错：
difficult = obj.find(‘difficult’).text AttributeError: ‘NoneType’ object has no …
可能原因：你的xml文件中没有“difficult,或者是你的xml文件中的是大写的“Difficult”
如果是上述第一个错误，那可以试试我推荐的标注软件进行重新标注。
（2）1.TypeError: can’t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.
解决方法参考如下链接：
https://blog.csdn.net/SpadgerZ/article/details/115584829
我是在下面这个路径中修改报错代码的。
C:\Users\user1\python_soft\anaconda\envs\pytorch\Lib\site-packages\torch