Object detection with yolov3 in keras.
Include： labeling; data augmentation; training and testing with images and video.
一 LabelImg software的使用： (需要下载gui包pyQt5,）
首先，源码文件夹中使用notepad++打开data/predefined_classes.txt，修改默认类别，比如改成person、car、motorcycle三个类别。
打开cmd 切换到labelImg_software/目录下，pyrcc5 -o resources.py resources.qrc，再python labelImg.py 打开主界面
“Open Dir”打开图片文件夹，选择第一张图片开始进行标注，键盘“W”开始画框，单击结束画框，再双击选择类别。完成一张图片后点击“Save”保存，
此时XML文件已经保存到本地了。点击“Next Image”转到下一张图片。
xml文件与pascal voc所用xml格式一致。
- reference：https://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/53606897
二 Data augmentation for object detection：
将标注好的xml文件放在data_augmentation\hat_xml\目录下,
原始的image data放在data_augmentation\raw_image\目录下
运行apps目录下data_preprocess.py,得到增强后的数据image和xml文件
说明：
xml文件默认输出在目录data_augmentation\hat_xml\下
image默认输出在目录data_augmentation\auged_image\下
data_preprocess.py三步：
1 translate the image path of raw xml file, 覆盖原来的xml文件
2 Image data augmentation,若未指定xml的路径,则增强后的xml输出到原文件夹
3 convert to train list txt,将增强后的数据按比例划分为训练集和测试集并输出为train_list_txt文件
train list txt(each line in the txt includes the image path and box information)
数据增强包括旋转,水平翻转,添加噪声，改变亮度,剪裁平移等.
三Training
运行train.py训练
先冻结前185层训练50个epoch,再全部解除冻结进行训练。
四 Test：
设置好路径,运行 ：
apps/yolo_detect_image;
yolo_video