yolo-v3代码学习

yolo-v3 github: https://github.com/pjreddie/darknet
参考博客： YOLOv3 ubuntu 配置及训练自己的VOC格式数据集

下载源码，编译。
运行demo:
a ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
b ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights
c ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights my.mp4
咋看参数给的很奇怪，仔细研究，example/darknet.c 中的mian函数就了然了。

int main(int argc, char **argv)
{if(argc < 2){fprintf(stderr, "usage: %s <function>\n", argv[0]);return 0;}gpu_index = find_int_arg(argc, argv, "-i", 0);if(find_arg(argc, argv, "-nogpu")) {gpu_index = -1;}#ifndef GPUgpu_index = -1;
#elseif(gpu_index >= 0){cuda_set_device(gpu_index);}
#endifif (0 == strcmp(argv[1], "average")){average(argc, argv);} else if (0 == strcmp(argv[1], "yolo")){run_yolo(argc, argv);} else if (0 == strcmp(argv[1], "super")){run_super(argc, argv);} else if (0 == strcmp(argv[1], "lsd")){run_lsd(argc, argv);} else if (0 == strcmp(argv[1], "detector")){run_detector(argc, argv);} else if (0 == strcmp(argv[1], "detect")){float thresh = find_float_arg(argc, argv, "-thresh", .5);char *filename = (argc > 4) ? argv[4]: 0;char *outfile = find_char_arg(argc, argv, "-out", 0);int fullscreen = find_arg(argc, argv, "-fullscreen");test_detector("cfg/coco.data", argv[2], argv[3], filename, thresh, .5, outfile, fullscreen);} else if (0 == strcmp(argv[1], "cifar")){run_cifar(argc, argv);...return 0;
}

给不同的参数，对应跳转到不同的函数执行。
3. 用作者训练好的通用目标模型检测效果图：
a. 略
b. 略
可以看到，在简单场景下，通用检测检测效果还行，但是复杂场景正对特定目标，会有一些问题(比如误检、小目标无法检测等)
4. 训练自己的数据集，以头肩为例，训练自己的数据集。
a. 首先，利用voc_label.py将voc格式的数据转换为训练所需要的数据格式。
b. 训练
./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg darknet53.conv.74
训练出现问题：

Region 82 Avg IOU: 0.259673, Class: 0.593880, Obj: 0.831784, No Obj: 0.515905, .5R: 0.000000, .75R: 0.000000,  count: 1
Region 94 Avg IOU: -nan, Class: -nan, Obj: -nan, No Obj: 0.494105, .5R: -nan, .75R: -nan,  count: 0
Region 106 Avg IOU: -nan, Class: -nan, Obj: -nan, No Obj: 0.412357, .5R: -nan, .75R: -nan,  count: 0
1: 579.859924, 579.859924 avg, 0.000000 rate, 0.039695 seconds, 1 images
Loaded: 0.008419 seconds
Region 82 Avg IOU: -nan, Class: -nan, Obj: -nan, No Obj: 0.515768, .5R: -nan, .75R: -nan,  count: 0
Region 94 Avg IOU: -nan, Class: -nan, Obj: -nan, No Obj: 0.494756, .5R: -nan, .75R: -nan,  count: 0
Region 106 Avg IOU: 0.224065, Class: 0.304794, Obj: 0.247472, No Obj: 0.415191, .5R: 0.000000, .75R: 0.000000,  count: 4
2: 594.244812, 581.298401 avg, 0.000000 rate, 0.092844 seconds, 2 images
Loaded: 0.000024 seconds

输入416，anchor聚类：
(29,31),(7,9)，（18,30），（44，82），(119,212)，(72,110)，(28,56)，(47,45)，(14,17)
于是anchor = 7,9, 14,17, 18,30, 29,31, 28,56, 47,45, 44,82, 72,110, 119,212

时隔很久。。又开始训练yolo的代码。yolov2训练成功了，可是yolov3怎么也不成功。。

[net]
# Testing
# batch=1 #注释
# subdivisions=1 #注释
# Training
batch=8
# subdivisions=16
width=416
height=416
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1

结果把#Testing 后面的batch以及subdivisions注释就成功了…
没注释之前，按照batch=1在计算，注释之后，按照batch=8在计算。因为我的训练样本中有很多小目标，所以batch太小是有问题的。唉。。

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