tenforflow版YOLOv3下VOC数据集的准备和训练

本篇博客对应的旧代码：

带模型版665.5MB+：

百度网盘链接提取码: bre5

只含代码版5MB：

tensorflow_yolov3_mud.rar - 蓝奏云

如果你没有配置环境还有安装YOLOv3，在看此篇博客之前先转到这篇博客完成安装：

Win10安装YOLOv3.0

第一步：准备数据

先标注好VOC数据，可以参考这篇文章标注VOC数据：

给实验室同学看的标注说明书

标注完数据之后，看到tensorflow-yolov3\data\data_train\VOCdevkit\VOC2007这个目录(没有则自己创建)，这个目录的结构应该是下面这样含四个文件夹：Annotations、ImageSets、ImageSets\Main和JPEGImages，不是这样的则需要自己创建这几个文件夹，注意名字不能有一点差错，否则你的文件夹名会与我代码里写的路径对不上：

--VOC2007 --Annotations  --ImageSets  --Main  --JPEGImages

其中文件夹Annotations中主要存放xml文件，每一个xml对应一张图像，并且每个xml中存放的是标记的各个目标的位置和类别信息，命名通常与对应的原始图像一样，你需要把之前标注好的所有.xml文件放进去；

JPEGImages文件夹中放我们已按统一规则命名好的原始图像。

而ImageSets我们只需要用到Main文件夹，这里面存放的是一些文本文件，为：trainval.txt、train.txt、val.txt、test.txt，该文本文件里面的内容是需要用来训练或测试的图像的名字（无后缀无路径）；在VOC2007里有一个voc_to_txt.py文件，打开命令行进入VOC2007所在的路径，然后运行这个代码，如下：

cd <你的路径>\tensorflow-yolov3\data\data_train\VOCdevkit\VOC2007
python voc_to_txt.py

就会按照voc_to_txt.py里你指定的训练集和测试集的比例生成上面那四个txt文件。

当然你要先voc_to_txt.py代码里面设置好训练、验证的比例，一般数据比较少比如数百幅图片的时候test占0.2、0.3，成千上万幅图片test设置0.1就行了：

    testScale = 0.1  # 测试集占总数据集的比例trainScale = 0.72  # 训练集占训练验证集的比例

总数据集=test(测试集)+trainval(训练验证集)，trainval=train(训练集)+val(验证集)

看到这里，下面的部分是我的debug过程，可以直接跳过。你现在ctrl+f页面搜索：

如果下载的是我的代码的话直接打开tensorflow-yolov3\scripts\make_voc_tfrecords.txt就是下面的内容

跳到make_voc_tfrecords.txt的这一部分再往下看。

然后用记事本打开这个make_voc_tfrecords.sh文件，这个文件是我们准备训练数据的指导纲领：

里面的内容是：

python scripts/extract_voc.py --voc_path /home/yang/test/VOC/train/ --dataset_info_path ./
cat ./2007_train.txt ./2007_val.txt > voc_train.txt
python scripts/extract_voc.py --voc_path /home/yang/test/VOC/test/ --dataset_info_path ./
cat ./2007_test.txt > voc_test.txt
python core/convert_tfrecord.py --dataset_txt ./voc_train.txt --tfrecord_path_prefix /home/yang/test/VOC/train/voc_train
python core/convert_tfrecord.py --dataset_txt ./voc_test.txt  --tfrecord_path_prefix /home/yang/test/VOC/test/voc_test

第一行：python scripts/extract_voc.py --voc_path /home/yang/test/VOC/train/ --dataset_info_path ./

这一行的作用就是，提取你的VOC数据集的图片路径和标注框的位置生成txt文件，txt文件的内容为：

E:\xxx\xxx\VOCdevkit\VOC2007\JEPGImages\xxxxxx.jpg x_min y_min x_max y_max class_id

# 图片的路径标注框的位置信息类别号

但是这个extract_voc.py文件用不了，可能是我不会用吧。根据这个网址的指示：

https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3/issues/56

为了代替这个extract_voc.py文件，我去了下面这个网站，复制了这个叫voc_annotations.py的文件，然后我把它放在tensorflow-yolo3/scripts下面，如果你下载的是本文开头我的代码就不用再去下面这个网址去下载voc_annotations.py文件了：

https://github.com/qqwweee/keras-yolo3

然后把这个voc_annotations.py文件修改成下面这样，如果你用的是本文开头下载的我的代码，代码里面已经改好了，不用去动了：

# coding=utf-8
import xml.etree.ElementTree as ET
from os import getcwdsets=[('2007', 'train'), ('2007', 'val'), ('2007', 'test')]classes =['mud'] # 这里是你要识别的类别  ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"]def convert_annotation(year, image_id, list_file):in_file = open('./../data/data_train/VOCdevkit/VOC%s/Annotations/%s.xml'%(year, image_id), encoding='UTF-8')   # 强烈注意这个地方，要加上, encoding='UTF-8'这个地方就是你用来训练的标注文件tree=ET.parse(in_file)root = tree.getroot()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 = (int(xmlbox.find('xmin').text), int(xmlbox.find('ymin').text), int(xmlbox.find('xmax').text), int(xmlbox.find('ymax').text))list_file.write(" " + " ".join([str(a) for a in b]) + ' ' + str(cls_id))  # 把这里的逗号换成空格，这样才是yunyang的版本要求的格式，这个文件从qqwwee来wd = getcwd()for year, image_set in sets:image_ids = open('./../data/data_train/VOCdevkit/VOC%s/ImageSets/Main/%s.txt'%(year, image_set)).read().strip().split()list_file = open('%s_%s.txt'%(year, image_set), 'w')for image_id in image_ids:list_file.write('.\..\data\data_train\VOCdevkit\VOC2007\JEPGImages\%s.jpg'%(image_id))  # 这里改为反斜杠,我使用的是相对路径，从Anaconda Prompt里进入yolov3的根目录'''上面这一行原为list_file.write('%s\VOCdevkit\VOC%s\JPEGImages\%s.jpg'%(wd, year, image_id)) ，这个路径要根据你的VOC文件目录改变，这行带路径的代码的作用就是在txt文件里写入图片的路径假如这里放入你的VOC数据的绝对路径，那么这个绝对路径会不生效，因为你的路径中会有‘\tensorflow’，'\t'这是个转义字符，要让它写入txt时显示为’\‘，你要这样写’\\t‘，但这样路径就无效了，不知道为什么但是假如你进入那个JEPGImages的文件夹，直接在txt里粘贴这个文件夹的路径，却又能用，令人费解'''convert_annotation(year, image_id, list_file)list_file.write('\n')list_file.close()

上面有注释‘#’的地方都是我修改过的。

然后把这个make_voc_tfrecord.sh改成下面这样，用开头给出的我的代码的话，就不用改了，

如果下载的是我的代码的话直接打开tensorflow-yolov3\scripts\make_voc_tfrecords.txt就是下面的内容：

python ./voc_annotations.py
type .\2007_train.txt .\2007_val.txt > .\voc_train.txt
type .\2007_test.txt > .\voc_test.txt
python ./../core/convert_tfrecord.py --dataset_txt ./voc_train.txt --tfrecord_path_prefix ./../data/data_train/VOCdevkit/VOC2007/voc_train
python ./../core/convert_tfrecord.py --dataset_txt ./voc_test.txt  --tfrecord_path_prefix ./../data/data_train/VOCdevkit/VOC2007/voc_test

1.第一行：python scripts/voc_annotations.py，这一行是把你的标注的图片和标注框的信息放入三个txt文件：train.txt、val.txt、test.txt，这三个文件会生成在voc_annotations.py文件的相同目录里。

2.第二三行就是把‘>’前面的txt文件里的内容复制粘贴入‘>’后面的txt文件里去。这里原来是cat ./2007_train.txt ./2007_val.txt > voc_train.txt，那为什么要改成type呢？因为windows用type，linux用cat。

然后此时，voc_train.txt和voc_text.txt文件里的内容为：

注意每张图片中至少需要一个标注，否则在生成tfrecords文件的时候会报错如文章末尾的bug4。

3.注意，看到第四、五行，--xxxx是参数标识符，这个后面就是路径参数，列如这里的--dataset_txt是路径参数标识符，它的后面就是用来输入的txt文件的路径。你的路径一定要存在，不存在的更换路径或是自己创建这个目录。后面的--tfrecord_path_prefix就是输出的tfrecord文件的地址，我这里是./data/data_train/VOCdevkit/VOC2007/voc_test，我用的是相对路径，最后面的这个voc_test或者voc_train是生成的tfrecord文件名，这个不是文件夹。

为了方便调错，你需要打开你的anaconda prompt，cd进入tensorflow-yolov3\scripts目录后，activate 环境名来激活你的tensorflow环境，一行一行地运行make_voc_tfrecords.txt里面的命令。

或者你也可以直接全选内容一次性运行，但是这样有时候报错不好debug。

最后再强调一下，路径一定要正确，包括那些txt文件内容里的路径。做这个项目有很多地方需要修改路径，在路径上有时会卡很久的bug，多了一个空格，少打一个字母都不行。

第二步：开始训练

打开tensorflow-yolo3根目录下面的qiuck_train.py文件：

1. BATCH_SIZE是总共训练包的个数，但你训练时出现显存不够（Out of range），或是蓝屏、程序崩溃的时候可以尝试把这个参数调小。

2. STEPS是迭代次数的多少，低则识别率低，反之则否，我用3000幅左右的图片来训练并且迭代2500次用了一个半小时，我迭代50000次则用了25个小时左右。

3. CLASSES之后的路径是存放你要识别的类别的txt文件。

4. ANCHORS之后的路径是你训练的网络单元的权重文件，这个txt文件名含有anchors，我们用的是VOC格式的数据，这里要改为voc_anchors.txt。

最下面的两个train_tfrecord和test_tfrecord是之前生成的，改好路径。在本人这里我改为：

仅供参考，这个quick_train.py我又复制了一份，更名为train.py，这样留个备份。训练的时候我习惯用train.py来训练。（实际上quick_train.py.bak就是源文件作者的备份）

于是在anaconda prompt下，进入tensorflow-yolo3根目录，输入命令：

python train.py

来开始训练。

它会出现：

这个STEP后面的49700就是你现在训练迭代到第几步了，loss_xy是你的损失函数，也就是预测值与真实值之间的差别，训练得好的话，这个值会不断震荡，最后趋近于0。

loss_xy是目标中心点的，loss_wh是高和宽的，loss_class是类别的，loss_conf是综合中心点和长宽的

每迭代100次，会出现：

这个recall就是召回率，假如你要识别人，图片列出的100个人中，你能识别出来的人的百分比，

这个precision就是识别精度，图片列出的100个物体中，你正确识别为人的百分比。

第三步：测试与评估

训练完之后会在tensorflow-yolo3/checkpoint下生成三个ckpt文件：

我迭代了50000步，上面的那三个49500是它训练途中备份的，可以删掉。这三个ckpt文件就是训练完生成的模型。

然后在anaconda prompt中进入tensorflow-yolo3根目录，输入命令：

python convert_weight.py -cf ./checkpoint/yolov3.ckpt-50000 -nc 1 -ap ./data/voc_anchors.txt --freeze

再次强调要保证目录正确，目录下存在这个文件。

之后会在tensorflow-yolo3/checkpoint下生成两个pb文件：

这两个文件是用来测试的，当你在一台新电脑上要识别物体时，需要的就是.pb文件和.names文件和测试的图片以及配置好环境。

然后打开tensorflow-yolo3下的quick_test.py文件：

1. 改一下这里的classes后面的目录，这个目录是你要识别的类别的文件，我的这个voc_mud.names文件里只有一个mud字符串。因为我只要识别一个mud类

2.再改一下image_path后面的目录，这里是你用来测试的图片，这里每次只能测试一个图片。

3.最后再改一下input_tensor,output_tensors后面的路径，这个yolo3_gpu_nms.pb就是上面生成的那两个pb文件之一。改成*_cpu_nms.pb就是用cpu测试。

输入：

python quick_test.py

开始测试。

你要识别的物体会被框出来：

这里mud 后的数字就是电脑认为是mud的概率。

接下来就是评估：

打开tensorflow-yolo3根目录下的evaluate.py文件，修改红线部分的路径，根据你自己的情况修改：

在tensorflow-yolo3根目录下的anaconda prompt中输入：

python evaluate.py

评估结果：

我这里的识别率mAP达到0.9662

用tensorboard查看训练过程中的损失函数值的变动：

anaconda prompt中进入tensorflow-yolov3的根目录，输入：

tensorboard --logdir=D:\tensorflow-yolov3-master\data --host=127.0.0.1

*****完结撒花*****

Bugs：

bug1.Unix的cat在Windows环境下的替代者：type

Unix的cat在Windows环境下的替代者：type_Super_Tiger_Lee的博客-CSDN博客

bug2.必备知识：from . import,“.” 代表使用相对路径导入，即从当前项目中寻找需要导入的包或函数

python的包导入问题（一）from . import 的使用_Supergirl12138的博客-CSDN博客

bug3.当我在运行这个命令时：

python core/convert_tfrecord.py --dataset_txt ./scripts/voc_test.txt  --tfrecord_path_prefix ./data/data_train/VOCdevkit/VOC2007/voc_test

出现错误：

(base) E:\tensorflow-yolov3-master>python core/convert_tfrecord.py --dataset_txt ./scripts/voc_test.txt  --tfrecord_path_prefix ./data/data_train/VOCdevkit/VOC2007/voc_test
E:\Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64\lib\site-packages\h5py\__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.from ._conv import register_converters as _register_converters
>> Processing 1001 images
Traceback (most recent call last):File "core/convert_tfrecord.py", line 58, in <module>if __name__ == "__main__":main(sys.argv[1:])File "core/convert_tfrecord.py", line 43, in mainimage = tf.gfile.FastGFile(image_paths[i], 'rb').read()File "E:\Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64\lib\site-packages\tensorflow\python\lib\io\file_io.py", line 125, in readself._preread_check()File "E:\Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64\lib\site-packages\tensorflow\python\lib\io\file_io.py", line 85, in _preread_checkcompat.as_bytes(self.__name), 1024 * 512, status)File "E:\Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\errors_impl.py", line 519, in __exit__c_api.TF_GetCode(self.status.status))
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: NewRandomAccessFile failed to Create/Open:: \udcce?\udcfe\udcc3\udcfb\udca1\udca2??\udcc3\udcfb\udcbb\udcf2\udcbe\udced\udcb1\udcea\udcd3?\udcb2\udcbb\udcd5\udcfd?\udca1\udca3
; Unknown error

这个错误是因为你的voc_test.txt文件中有空行，把空行去掉。

bug4.当我在运行这个命令时：

python ./../core/convert_tfrecord.py --dataset_txt ./voc_train.txt --tfrecord_path_prefix ./../data/data_train/VOCdevkit/VOC2007/voc_train

出现错误：

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: NewRandomAccessFile failed to Create/Open:
.\..\data\data_train\VOCdevkit\VOC2007\JEPGImages\000100.jpg:
\udcceļ\udcfe\udcc3\udcfb\udca1\udca2Ŀ¼\udcc3\udcfb\udcbb\udcf2\udcbe\udced\udcb1\udcea\udcd3﷨\udcb2\udcbb\udcd5\udcfdȷ\udca1\udca3
; Unknown error

估计是路径有问题，找不到000100.jpg这个图片。

查看命令涉及的文件：voc_train.txt

这个路径好像没有问题啊？

然后我才发现，文件名和后缀名之间多了个空格，估计是用freeRename批量修改文件名的时候多打了空格：

继续输入：

python ./../core/convert_tfrecord.py --dataset_txt ./voc_train.txt --tfrecord_path_prefix ./../data/data_train/VOCdevkit/VOC2007/voc_train

还是错误。

然后我把voc_train.txt里的数据只保留一行：

>> Processing 1 images
WARNING:tensorflow:From ./../core/convert_tfrecord.py:43: FastGFile.__init__ (from tensorflow.python.platform.gfile) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use tf.gfile.GFile.
>> Saving 1 images in ./../data/data_train/VOCdevkit/VOC2007/voc_train.tfrecords

这样却能成功，放多行数据却不行，真tm恼火。

solution：

最后发现原来在运行命令：

python ./voc_annotations.py

的时候，忘记把自己的类别添加进voc_annotations.py里的classes变量了：

浪费了一个下午！！

bug5.输入命令：
python train.py命令时，出现错误：

OutOfRangeError (see above for traceback): End of sequence
[[Node: cond/IteratorGetNext = IteratorGetNext[output_shapes=[[?,416,416,3], <unknown>, <unknown>, <unknown>], output_types=[DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](cond/IteratorGetNext/Switch:1)]]
[[Node: cond/IteratorGetNext/_547 = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_678_cond/IteratorGetNext", tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"]()]]

其实这个错误不是因为超出显存，而是因为tfrecord的路径有错误，检查检查train.py文件中tfrecord的路径是否正确，或者看看这个路径下是否有tfrecord文件。

bug6.tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: NewRandomAccessFile failed to Create/Open: ./checkpoint/2500/yolov3_gpu_nms.pb : ??\udcd5?\udcbb\udcb5\udcbd?\udcb6\udca8\udcb5\udcc4·\udcbe\udcb6\udca1\udca3
; No such process
实际上类似于这种错误都是因为路径问题，好好查看你的路径。

bug7.当我在运行这个命令时：
python core/convert_tfrecord.py --dataset_txt ./scripts/voc_test.txt --tfrecord_path_prefix

先报错：

module not found 'numpy'

然后pip install numpy，发现装不上，查看tensorflow-yolov3/docs/requirements.txt：

numpy==1.15.1
Pillow==5.3.0
scipy==1.1.0
tensorflow-gpu==1.11.0
wget==3.2
seaborn==0.9.0
看到numpy版本不对，于是重新装了numpy==1.15.1，接着运行命令：

python core/convert_tfrecord.py --dataset_txt ./scripts/voc_test.txt --tfrecord_path_prefix

报错：numpy.core._multiarray_umath failed to import

你的numpy版本和你的tensorflow-gpu版本不符，查看我的tensorflow-gpu版本，发现和requirements.txt里的不一样，于是卸载后装1.11.0

报错： File "F:\anaconda\envs\tensorflow-gpu\lib\imp.py", line 343, in load_dynamic
return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

我以为是CUDA的问题，结果去降低版本装了CUDA8，Cudnn6，还是报错：

File "F:\anaconda\envs\tensorflow-gpu\lib\imp.py", line 343, in load_dynamic
return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

而且Cudnn还装不上了：Could not load 'cudnn64_5.dll'.

仔细思索后，我回到我以前配置成功tensorflow-gpu版yolov3写的博客：

Win10安装YOLOv3.0_UryWu的博客-CSDN博客

发现，我得降低我的tensorflow-gpu版本，(从1.11.0到1.10.0，python==3.6)因为我的显卡算力只有3.5，tensorflow-gpu==1.11.0要算力大于3.7以上的显卡。所以我按照以前的要求配，然后在nvidia控制面板的系统信息里我的显卡驱动是支持CUDA9.0的，其实一开始就应该装CUDA9.0的，只是我想试一下高版本的CUDA能不能用，哎~真的要按要求来啊。

这个问题总算是解决了。

bug8：无法Import mvsdk模块，你需要去这个网址下载mindvision驱动程序（尽管你没用到工业相机，但是我懒得改代码了）：

工业双目摄像头-高速相机-深圳市迈德威视科技有限公司

安装后即可。

bug9：

当我想使用内置相机来进行目标检测，使用相应的代码时，报错：

Traceback (most recent call last):
File "Built_in_camera.py", line 27, in <module>
raise ValueError("No image!")
ValueError: No image!

检查后发现我打不开我的笔记本的内置相机，在上一个错误我是因为没有安装mindvision才无法打开内置相机的，但这次我已经安装了mindvision，但也打不开。（原则上，我不安装mindvision的驱动也应该能打开笔记本的内置相机的，但是上一次错误指出我安装了mindvision的驱动之后才能使用笔记本的内置相机，这笔记本本身就有问题。）

仔细思索，我之前安装了ASIO的驱动，那么很可能就是因为这个的原因才使笔记本无法使用内置相机。因此，我决定重装一次mindvision驱动。

bug10：

IndexError: index 26480 is out of bounds for axis 0 with size 10647

更换了.pb文件后忘记更换.names文件了。

参考博客

准备数据部分参考：YOLOv2训练自己的数据集（VOC格式）