基于DarkNet和 OpenCV的 YOLOv3 训练雪人检测模型

下载样例 opencv- yolo3代码雪人检测处理。

GitHub

git clone https://github.com/BillyLearn/opecv-yolo3-snowman.git

下载数据集，并拆分

安装 awscli

pip3 iinstall awscli
获取csv 文件

wget https://storage.googleapis.com/openimages/2018_04/class-descriptions-boxable.csv

wget https://storage.googleapis.com/openimages/2018_04/train/train-annotations-bbox.csv
移动上面的样例代码与这两个csv文件，使它们在同一个文件夹之下。
下载图片数据集

python3 getDataFromOpenImages_snowman.py

图像被下载到 JPEGImages 文件夹中，并且相应的标签文件被写入 labels 文件夹中。该下载将在539张图像上获得770个雪人实例。下载可能需要一个小时左右，具体时间取决于互联网速度。

拆分数据集，训练和测试数据。

python3 splitTrainAndTest.py JPEGImages

将数据拆分为训练（90％）和测试集（10％），并生成两个文件 snowman_train.txt 和 snowman_test.txt

配置DarkNet

参考 Yolo官网

先安装依赖环境（可选）

openCV: 参考教程

cuda: 参考教程

下载darkNet 源码：

git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
修改代码以定期保存模型文件

vim examples/detector.c

if(i%10000==0 || (i < 1000 && i%100 == 0)){
to
if(i%1000==0 || (i < 2000 && i%200 == 0)){
更改Makefile 文件

vim Makefile

如果用GPU运行:

GPU = 1

如果安装了cudnn:

CUDNN=1

如果安装了opencv:

OPENCV =1

如果怎么都没安装，只是用CPU运行，则不用修改Makefile文件
编译

make
如果还想再修改Makefile

make clean

vim Makefile

make
下载预训练模型, 就放在当前 darknet 文件夹下

wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74

开始训练模型

在雪人样例代码中，修改 darknet.data文件
```
classes = 1
train  = snowman_train.txt
valid  = snowman_test.txt
names =  classes.names
backup = weights/
```
对应的文件路径配置，找到对应的位置存放。
可以修改超参数配置 darknet-yolov3.cfg
```
[net]
# Testing
# batch=1
# subdivisions=1
# Training
batch=64
subdivisions=32
```
这里我把subdivisions 修改为32
开始训练

./darknet detector train ./darknet.data ./darknet-yolov3.cfg ./darknet53.conv.74 > ./train.log

对应的文件夹对应的位置
可以查看训练日志

grep “avg” train.log

下面是我的训练过程. 可以看到会越来越收敛。

如果想观察loss趋势图

python3 plotTrainLoss.py train.log

测试模型

修改样例代码 object_detection_yolo.py 的配置路径

modelConfiguration = “/data-ssd/sunita/snowman/darknet-yolov3.cfg”;
modelWeights = “/data-ssd/sunita/snowman/darknet-yolov3_final.weights”;

to

modelConfiguration = “darknet-yolov3.cfg”;
modelWeights = “./weights/darknet-yolov3_600.weights”;
修改注释darknet-yolov3.cfg, 以便测试

 # Testingbatch=1subdivisions=1# Training# batch=64# subdivisions=32width=416height=416

测试图片, 可从网上随意找一张雪人的照片拿来测试

python object_detection_yolo.py --image=snowmanImage.png

snowmanImage.jpg

snowmanImage_yolo_out_py.jpg

参考资料
https://pjreddie.com/darknet/yolo/
https://www.learnopencv.com/training-yolov3-deep-learning-based-custom-object-detector/
https://blog.csdn.net/new_delete_/article/details/84797041
https://zhuanlan.zhihu.com/p/35490655