用tensorflow实现yolov3
完整YOLOv3流程
原作者 : YunYang1994
论文: YOLOv3
环境: win7 + anaconda + python3.6 ( 建议用anaconda,方便一些)
下载代码之前,请先装好环境和相关依赖。
pip install -r docs/requirements.txt
1.github下载YOLOv3的tensorflow实现代码。
git clone git@github.com:sowei728/tensorflow_for_YOLOv3.git
2.下载YOLOv3的初始权值放到checkpoint文件夹中。
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
windows 没有wget命令就直接找个浏览器把URL输进去就好了
3.标注自己的VOC格式数据。
使用labelImg脚本,下载地址: http://tzutalin.github.io/labelImg/
脚本使用非常简单,自己看看就会了,最后脚本生成的xml文件放入dataset文件夹的anno文件夹中,原jpg的图片放入images文件夹中
4. 将xml文件中的标注信息汇总到txt中。
自己新建3个txt文件:
labels.txt 存放所有图片的标注信息
train.txt 存放训练图片的标注信息(总图片的80%)
test.txt 存放测试图片的标注信息(总图片的20%)
文件内容:(以空格隔开)
图片路径 x1min y1min x1max y1max cls1_id x2min y2min x2max y2max cls2_id …
运行脚本即可:
python scripts/load_xml_into_txt.py
5.将train.txt和test.txt转化为train.tfrecords和test.tfrecords文件。
python convert_tfrecord.py --dataset_txt ./apple_dataset/train.txt --tfrecord_path_prefix ./apple_dataset/apple_train
python convert_tfrecord.py --dataset_txt ./apple_dataset/test.txt --tfrecord_path_prefix ./apple_dataset/apple_test
apple_test.tfrecords 和 apple_train.tfrecords会生成在dataset目录下
6. 查看文件标注有无问题。
python show_input_image.py
如果正常出现图像及标注信息则代表文件标注无问题
7.kmeans求出k个anchor box的长宽。
python kmeans.py
会输出准确率和k个anchor box的长宽信息,本实验中确定的k值为9
长宽信息需要填入到data/apple_anchors.txt中
8.转化yolov3.weights为ckpt模型权值。
python convert_weight.py --convert
9.训练模型,保存模型到checkpoint文件夹中。
python quick_train.py
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