/yolo3-pytorch

这是一个yolo3-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

Primary LanguagePythonMIT LicenseMIT

YOLOV3：You Only Look Once目标检测模型在Pytorch当中的实现

目录

  1. 性能情况 Performance
  2. 所需环境 Environment
  3. 文件下载 Download
  4. 预测步骤 How2predict
  5. 训练步骤 How2train
  6. 参考资料 Reference

性能情况

训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 mAP 0.5:0.95 mAP 0.5
COCO-Train2017 yolo_weights.pth COCO-Val2017 416x416 38.0 67.2

所需环境

torch == 1.2.0

文件下载

训练所需的yolo_weights.pth可以在百度云下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1ncREw6Na9ycZptdxiVMApw
提取码: appk

预测步骤

a、使用预训练权重

  1. 下载完库后解压，在百度网盘下载yolo_weights.pth，放入model_data，运行predict.py，输入
img/street.jpg
  1. 利用video.py可进行摄像头检测。

b、使用自己训练的权重

  1. 按照训练步骤训练。
  2. 在yolo.py文件里面，在如下部分修改model_path和classes_path使其对应训练好的文件；model_path对应logs文件夹下面的权值文件，classes_path是model_path对应分的类。
_defaults = {
    "model_path": 'model_data/yolo_weights.pth',
    "anchors_path": 'model_data/yolo_anchors.txt',
    "classes_path": 'model_data/coco_classes.txt,
    "score" : 0.5,
    "iou" : 0.3,
    # 显存比较小可以使用416x416
    # 显存比较大可以使用608x608
    "model_image_size" : (416, 416)
}
  1. 运行predict.py，输入
img/street.jpg
  1. 利用video.py可进行摄像头检测。

训练步骤

  1. 本文使用VOC格式进行训练。
  2. 训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。
  3. 训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。
  4. 在训练前利用voc2yolo3.py文件生成对应的txt。
  5. 再运行根目录下的voc_annotation.py，运行前需要将classes改成你自己的classes。注意不要使用中文标签，文件夹中不要有空格！
classes = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"]
  1. 此时会生成对应的2007_train.txt，每一行对应其图片位置及其真实框的位置。
  2. 在训练前需要务必在model_data下新建一个txt文档，文档中输入需要分的类，示例如下：
    model_data/new_classes.txt文件内容为：
cat
dog
...
  1. 修改utils/config.py里面的classes，使其为要检测的类的个数。
  2. 运行train.py即可开始训练。

mAP目标检测精度计算更新

更新了get_gt_txt.py、get_dr_txt.py和get_map.py文件。
get_map文件克隆自https://github.com/Cartucho/mAP
具体mAP计算过程可参考：https://www.bilibili.com/video/BV1zE411u7Vw

Reference

https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3
https://github.com/BobLiu20/YOLOv3_PyTorch