Caffe(12)--实现YOLOv2目标检测
https://github.com/lwplw/caffe_yolov2
YOLO特殊层的Caffe框架实现 | ||
---|---|---|
YOLOv1 | detection层 | 源码实现 |
YOLOv2 | route层 | 用concat层替换 |
reorg层 | 源码实现 | |
region层 | 源码实现 | |
YOLOv3 | shortcut层 | 用eltwise层实现 |
route层 | 用concat层实现 | |
yolo层 | 源码实现 |
以上两种方式,都是以当前Caffe已经源码实现上面那几个特殊层为前提。
1、YOLOv1
YOLOv1主要是需要实现detection层,再就是YOLO系列中使用的激活函数是Leaky,可以选择单独实现,也可以用ReLU实现(配置参数)。
Leaky层源码实现资源:https://download.csdn.net/download/lwplwf/10712919
detection层源码实现资源:https://download.csdn.net/download/lwplwf/10712961
Leaky层的添加和detection层是一致的,具体实现参考:
(1)YOLOv1的Detection层实现:https://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/82788376
(2)实现YOLOv1目标检测:https://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/82685347
注:该detection的实现不支持GPU模式,通过这里初步了解Caffe下源码实现添加新层也还是可以的。
2、YOLOv2
重点说YOLOv2的实现,YOLOv2的Caffe实现就已经很多了,网上可以找到很多个版本,都挺好的,但也都存在的不同的问题。
还不错的几个实现:
(1)https://github.com/gklz1982/caffe-yolov2
(2)Caffe源码:https://github.com/hustzxd/z0
相关转换工具:https://github.com/hustzxd/z1
(3)https://github.com/marvis/pytorch-caffe-darknet-convert
上面几个都有很大的参考价值,综合以上和其他一些实现,踩了很多坑,总算是把这条路走下来了。
结合前人成果,整理得到目前可用的Caffe源码:https://github.com/lwplw/caffe_yolov2,(已经包含了YOLO一些层的实现)
具体步骤如下(以YOLOv2_tiny为例):
(1)训练YOLOv2_tiny,在DarkNet下完成,参考官网,https://pjreddie.com/darknet/yolo/
这里有个问题需要注意!!!
下图中,对于YOLOv2_tiny,416*416
的输入,经过最后一个max pool(size=2,stride=1)
,可以看到特征图13*13
处理后还是13*13
。
这就有点问题了,测试发现,Caffe中经过这一层特征图由13*13
变成了12*12
,会导致在Caffe下检测结果的box有偏差。
解决方案:对这层max pool使用pad,由于Caffe和DarkNet对pool的处理逻辑有些差异,需要指定DarkNet中该层padding=2,Caffe种该层pad=1
。
去看DarkNet源码maxpool_layer.c
发现:
简单说一下,在DarkNet中有pad和padding两个东西,是不一样的,重点体现在卷积层中,而对于池化层就没那么复杂了,用padding指定参数就行。
处理之后,经该max pool层处理特征图会由13*13变为14*14
,DarkNet和Caffe两个框架下达成统一。
(2)训练完成后得到.weights模型权重文件
可以先在DarkNet下进行测试:
测试脚本下载:https://download.csdn.net/download/lwplwf/10723849
(3)模型转换
使用脚本将.cfg文件和.weights文件
转换为.prototxt文件和.caffemodel文件
。
模型转换参考:https://github.com/lwplw/darknet2caffe
(4)在Caffe框架下进行测试
1)下载caffe_yolov2源码:https://github.com/lwplw/caffe_yolov2
2)解压得到文件夹caffe_yolov2-master
3)编译安装
make all -j8
sudo make pycaffe -j8
具体参考:https://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/82415620
编译过程中有warning,但不影响。
4)测试
进入caffe_yolov2-master/examples/yolov2
目录下,执行命令:python detect.py
注:具体测试时使用的数据集,以及测多少张等,自行在脚本detect.py中进行修改。
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