yolov4-tiny-pytorch: A Python repository from zjujeremy

YOLOV4-Tiny：You Only Look Once-Tiny目标检测模型在Pytorch当中的实现

2021年10月12日更新：
进行了大幅度的更新，对代码的模块进行修改，加了大量注释。

2021年5月21日更新：
增加了各类注意力机制，并添加在FPN部分，检测效果有一定的提升。

2021年2月7日更新：
仔细对照了darknet库的网络结构，发现P5_Upsample和feat1的顺序搞反了，已经调整，重新训练了权值，加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的map得到提升。

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
VOC07+12+COCO	yolov4_tiny_weights_voc.pth	VOC-Test07	416x416	-	77.8
VOC07+12+COCO	yolov4_tiny_weights_voc_SE.pth	VOC-Test07	416x416	-	78.4
VOC07+12+COCO	yolov4_tiny_weights_voc_CBAM.pth	VOC-Test07	416x416	-	78.6
VOC07+12+COCO	yolov4_tiny_weights_voc_ECA.pth	VOC-Test07	416x416	-	77.6
COCO-Train2017	yolov4_tiny_weights_coco.pth	COCO-Val2017	416x416	21.5	41.0

所需环境

torch==1.2.0

注意事项

代码中的各类权值均是基于416x416的图片训练的。

小技巧的设置

在train.py文件下：
1、mosaic参数可用于控制是否实现Mosaic数据增强。
2、Cosine_scheduler可用于控制是否使用学习率余弦退火衰减。
3、label_smoothing可用于控制是否Label Smoothing平滑。

文件下载

训练所需的各类权值均可在百度网盘中下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/13wcAfMC9YfwNxIIec5FT6g 提取码: b2t2

VOC数据集下载地址如下，里面已经包括了训练集、测试集、验证集（与测试集一样），无需再次划分：
链接: https://pan.baidu.com/s/1YuBbBKxm2FGgTU5OfaeC5A
提取码: uack

训练步骤

a、训练VOC07+12数据集

数据集的准备
本文使用VOC格式进行训练，训练前需要下载好VOC07+12的数据集，解压后放在根目录
数据集的处理
修改voc_annotation.py里面的annotation_mode=2，运行voc_annotation.py生成根目录下的2007_train.txt和2007_val.txt。
开始网络训练
train.py的默认参数用于训练VOC数据集，直接运行train.py即可开始训练。
训练结果预测
训练结果预测需要用到两个文件，分别是yolo.py和predict.py。我们首先需要去yolo.py里面修改model_path以及classes_path，这两个参数必须要修改。
model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。
classes_path指向检测类别所对应的txt。
完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。

b、训练自己的数据集

数据集的准备
本文使用VOC格式进行训练，训练前需要自己制作好数据集，
训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。
训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。
数据集的处理
在完成数据集的摆放之后，我们需要利用voc_annotation.py获得训练用的2007_train.txt和2007_val.txt。
修改voc_annotation.py里面的参数。第一次训练可以仅修改classes_path，classes_path用于指向检测类别所对应的txt。
训练自己的数据集时，可以自己建立一个cls_classes.txt，里面写自己所需要区分的类别。
model_data/cls_classes.txt文件内容为：

cat
dog
...

修改voc_annotation.py中的classes_path，使其对应cls_classes.txt，并运行voc_annotation.py。

开始网络训练
训练的参数较多，均在train.py中，大家可以在下载库后仔细看注释，其中最重要的部分依然是train.py里的classes_path。
classes_path用于指向检测类别所对应的txt，这个txt和voc_annotation.py里面的txt一样！训练自己的数据集必须要修改！
修改完classes_path后就可以运行train.py开始训练了，在训练多个epoch后，权值会生成在logs文件夹中。
训练结果预测
训练结果预测需要用到两个文件，分别是yolo.py和predict.py。在yolo.py里面修改model_path以及classes_path。
model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。
classes_path指向检测类别所对应的txt。
完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。

预测步骤

a、使用预训练权重

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

在predict.py里面进行设置可以进行fps测试和video视频检测。

b、使用自己训练的权重

按照训练步骤训练。
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 = {
    #--------------------------------------------------------------------------#
    #   使用自己训练好的模型进行预测一定要修改model_path和classes_path！
    #   model_path指向logs文件夹下的权值文件，classes_path指向model_data下的txt
    #   如果出现shape不匹配，同时要注意训练时的model_path和classes_path参数的修改
    #--------------------------------------------------------------------------#
    "model_path"        : 'model_data/yolov4_tiny_weights_coco.pth',
    "classes_path"      : 'model_data/coco_classes.txt',
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   anchors_path代表先验框对应的txt文件，一般不修改。
    #   anchors_mask用于帮助代码找到对应的先验框，一般不修改。
    #---------------------------------------------------------------------#
    "anchors_path"      : 'model_data/yolo_anchors.txt',
    "anchors_mask"      : [[3,4,5], [1,2,3]],
    #-------------------------------#
    #   所使用的注意力机制的类型
    #   phi = 0为不使用注意力机制
    #   phi = 1为SE
    #   phi = 2为CBAM
    #   phi = 3为ECA
    #-------------------------------#
    "phi"               : 0,  
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   输入图片的大小，必须为32的倍数。
    #---------------------------------------------------------------------#
    "input_shape"       : [416, 416],
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   只有得分大于置信度的预测框会被保留下来
    #---------------------------------------------------------------------#
    "confidence"        : 0.5,
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   非极大抑制所用到的nms_iou大小
    #---------------------------------------------------------------------#
    "nms_iou"           : 0.3,
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   该变量用于控制是否使用letterbox_image对输入图像进行不失真的resize，
    #   在多次测试后，发现关闭letterbox_image直接resize的效果更好
    #---------------------------------------------------------------------#
    "letterbox_image"   : False,
    #-------------------------------#
    #   是否使用Cuda
    #   没有GPU可以设置成False
    #-------------------------------#
    "cuda"              : True,
}

运行predict.py，输入

img/street.jpg

在predict.py里面进行设置可以进行fps测试和video视频检测。

评估步骤

a、评估VOC07+12的测试集

本文使用VOC格式进行评估。VOC07+12已经划分好了测试集，无需利用voc_annotation.py生成ImageSets文件夹下的txt。
在yolo.py里面修改model_path以及classes_path。model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。classes_path指向检测类别所对应的txt。
运行get_map.py即可获得评估结果，评估结果会保存在map_out文件夹中。

b、评估自己的数据集

本文使用VOC格式进行评估。
如果在训练前已经运行过voc_annotation.py文件，代码会自动将数据集划分成训练集、验证集和测试集。如果想要修改测试集的比例，可以修改voc_annotation.py文件下的trainval_percent。trainval_percent用于指定(训练集+验证集)与测试集的比例，默认情况下 (训练集+验证集):测试集 = 9:1。train_percent用于指定(训练集+验证集)中训练集与验证集的比例，默认情况下训练集:验证集 = 9:1。
利用voc_annotation.py划分测试集后，前往get_map.py文件修改classes_path，classes_path用于指向检测类别所对应的txt，这个txt和训练时的txt一样。评估自己的数据集必须要修改。
在yolo.py里面修改model_path以及classes_path。model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。classes_path指向检测类别所对应的txt。
运行get_map.py即可获得评估结果，评估结果会保存在map_out文件夹中。

Reference

https://github.com/qqwweee/keras-yolo3/
https://github.com/Cartucho/mAP
https://github.com/Ma-Dan/keras-yolo4

zjujeremy/yolov4-tiny-pytorch