Pytorch-PPYOLO
概述
Pytorch实现PPYOLO。
参考自https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection
请支持正版，嘤嘤嘤~
咩酱刷屏时刻
Keras版YOLOv3: https://github.com/miemie2013/Keras-DIOU-YOLOv3
Pytorch版YOLOv3：https://github.com/miemie2013/Pytorch-DIOU-YOLOv3
PaddlePaddle版YOLOv3：https://github.com/miemie2013/Paddle-DIOU-YOLOv3
PaddlePaddle完美复刻版版yolact: https://github.com/miemie2013/PaddlePaddle_yolact
Keras版YOLOv4: https://github.com/miemie2013/Keras-YOLOv4 (mAP 41%+)
Pytorch版YOLOv4: https://github.com/miemie2013/Pytorch-YOLOv4 (mAP 41%+)
Paddle版YOLOv4：https://github.com/miemie2013/Paddle-YOLOv4 (mAP 41%+)
PaddleDetection版SOLOv2: https://github.com/miemie2013/PaddleDetection-SOLOv2
Pytorch实时版FCOS，跑得比YOLOv4快: https://github.com/miemie2013/Pytorch-FCOS
Paddle实时版FCOS，跑得比YOLOv4快: https://github.com/miemie2013/Paddle-FCOS
Keras版CartoonGAN: https://github.com/miemie2013/keras_CartoonGAN
纯python实现一个深度学习框架: https://github.com/miemie2013/Pure_Python_Deep_Learning
Pytorch版PPYOLO: https://github.com/miemie2013/Pytorch-PPYOLO (mAP 44.8%)
更新日记
2020/10/17:首次公开
2020/10/22:实现EMA
已实现的部分
EMA(指数滑动平均)：修改config/ppyolo_2x.py中self.use_ema = True打开。修改config/ppyolo_2x.py中self.use_ema = False关闭。
DropBlock：随机丢弃特征图上的像素。
IoU Loss：iou损失。
IoU Aware：预测预测框和gt的iou。并作用在objness上。
Grid Sensitive：预测框中心点的xy可以出到网格之外，应付gt中心点在网格线上这种情况。
Matrix NMS：SOLOv2中提出的算法，在soft-nms等基础上进行并行化加速，若预测框与同类高分框有iou，减小预测框的分数而不是直接丢弃。这里用box iou代替mask iou。
CoordConv：特征图带上像素的坐标信息（通道数+2）。
SPP：3个池化层的输出和原图拼接。
未实现的部分
多卡训练（由于咩酱只有一张6G的卡，也不是硕士生没有实验室，这部分可能不会实现）。
环境搭建
安装DCNv2
cd external/DCNv2
python setup.py build develop
训练
下载我从PaddleDetection的仓库保存下来的pytorch模型ppyolo_2x.pt 链接：https://pan.baidu.com/s/18ZUQMWF7qPJ7K7xqx1VnpQ 提取码：6hph
该模型在COCO2017 val集的mAP如下
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.448
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.649
Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.492
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.265
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.483
Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.593
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.337
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.571
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.624
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.420
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.665
Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.773
将它放在项目根目录下。 运行train.py进行训练。通过修改config/ppyolo_2x.py代码来进行更换数据集、更改超参数以及训练参数。
训练时如果发现mAP很稳定了，就停掉，修改学习率为原来的十分之一，接着继续训练，mAP还会再上升。暂时是这样手动操作。
训练自定义数据集
自带的voc2012数据集是一个很好的例子。
将自己数据集的txt注解文件放到annotation目录下，txt注解文件的格式如下：
xxx.jpg 18.19,6.32,424.13,421.83,20 323.86,2.65,640.0,421.94,20
xxx.jpg 48,240,195,371,11 8,12,352,498,14
# 图片名 物体1左上角x坐标,物体1左上角y坐标,物体1右下角x坐标,物体1右下角y坐标,物体1类别id 物体2左上角x坐标,物体2左上角y坐标,物体2右下角x坐标,物体2右下角y坐标,物体2类别id ...
运行1_txt2json.py会在annotation_json目录下生成两个coco注解风格的json注解文件，这是train.py支持的注解文件格式。 在config/ppyolo_2x.py里修改train_path、val_path、classes_path、train_pre_path、val_pre_path、num_classes这6个变量（自带的voc2012数据集直接解除注释就ok了）,就可以开始训练自己的数据集了。 而且，直接加载ppyolo_2x.pt的权重训练也是可以的，这时候也仅仅不加载3个输出卷积层的6个权重（因为类别数不同导致了输出通道数不同）。 如果需要跑demo.py、eval.py，与数据集有关的变量也需要修改一下，应该很容易看懂。
评估
训练时默认每5000步计算一次验证集的mAP。或者运行eval.py评估指定模型的mAP。该mAP是val集的结果。
预测
运行demo.py。
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