ubuntu18.04环境下的darknet+yolov3

参考链接

环境

ubuntu18.04
cuda:10.0.120
cudnn:7.6.5.32
opencv:3.2.0

darknet的安装及测试

官网

1、下载代码

git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
cd darknet
make

2、下载权重

下载权重，保存在darknet的目录下

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

3、测试

在darknet目录下打开终端，输入：

./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

结果如下：

附

下面是对darknet目录下的Makefile文件进行的一些修改，每次修改完都需要重新编译。

（1）如需使用gpu运算，修改如下，然后保存。

修改完后一定要重新编译，在darknet目录下打开终端，输入：

make clean
make -j8

（2）根据自己电脑的硬件可在Makefile中对ARCH进行修改。例如显卡是GTX1060，算力为6.1（具体算力nvidia官网可查）。

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

修改如下：

显卡算力：

（3）在Makefile文件的第46行，修改为cuda的安装路径。

测试自己数据集

一、数据集标注

标记数据的可以从这里下载，提取码：m3dt。注意该工具的路径要没有中文，否则闪退。

1、打开标记工具

如图：

红色方框处选择yolo，而非默认的PascalVOC（我们在标注的时候就让每张图片生成的是txt文件，而不是xml文件，这样就省去了xml转txt这个步骤）如下图：

2、标注过程

点击界面上的 Open Dir，打开图片存放文件夹，图片将显示在界面中：

在图片上点击鼠标右键，选择“Create RectBox”，之后从左上至右下拖动鼠标画出一方框，标出待识别物体（快捷键：W）。
松开鼠标后，会弹出一个对话框，此时选择框出物体所属的类别，之后点击 OK。
确认右侧出现标注内容后点击 save 保存标注信息（快捷键：Ctrl+S）。
点击 Next Image，重复上述过程直至每张图片都完成标注（快捷键：D）。

3、标注后的文件

标注过后，就会生成对应的图片名的txt文件，以及一个所有类别的文件。


其中对于每个标注后生成的txt文件，其格式是如下所示（网上存）：

二、VOC2019数据集的制作

1、建立文件夹

在darnet-master下建立voc/VOCdevkit/VOC2019层次目录，然后在VOC2019目录下建立三个文件夹：Annotations、ImageSets、JPEGImages。
其中：
Annotations 存放使用labelImg软件标注所有数据集图片时生成的txt标注文件，labels存放Annotations中相同的内容；（第一步已有）
ImageSets用来存放训练和测试数据的名称，其里面存放的是Main文件夹，Main文件夹中存放的是4个txt文件，分别是存训练集图片名的train.txt、存验证集图片名的val.txt、存测试集图片名的test.txt、存测试和验证集图片名的trainval.txt；（需要生成）
JPEGImages用于存放数据集中的图片，后期还要将labels中的txt全部放到其中。

2、生成ImageSets中的txt

我们需要ImageSets/Main目录下的train.txt和val.txt,代码make_train_val.py如下：

import os
from os import listdir, getcwd
from os.path import join
if __name__ == '__main__':
    source_folder='/*****(自己的路径)/darknet-master/voc/VOCdevkit/VOC2019/JPEGImages/'#地址是所有图片的保存地点
    dest='/*****(自己的路径)/darknet-master/voc/VOCdevkit/VOC2019/ImageSets/Main/train.txt'  #保存train.txt的地址,对于train.txt(在ImageSets/Main/下)和2019_train.txt(在VOCdevkit下)是不同的路径
    dest2='/*****(自己的路径)/darknet-master/voc/VOCdevkit/VOC2019/ImageSets/Main/val.txt'  #保存val.txt的地址，对于val.txt(在ImageSets/Main/下)和2019_val.txt(在VOCdevkit下)是不同的路径
    file_list=os.listdir(source_folder)       #赋值图片所在文件夹的文件列表
    train_file=open(dest,'a')                 #打开文件
    val_file=open(dest2,'a')                  #打开文件
    for file_obj in file_list:                #访问文件列表中的每一个文件
        file_path=os.path.join(source_folder,file_obj) 
        #file_path保存每一个文件的完整路径
        file_name,file_extend=os.path.splitext(file_obj)
        #file_name 保存文件的名字，file_extend保存文件扩展名
        file_num=int(file_name)  
        if(file_num<620):                     #保留620个文件用于训练
            train_file.write(file_name+'n')  #用于训练前620个的图片路径保存在train.txt里面，结尾加回车换行/生成train.txt是file_name；生成2019_train.txt是file_path
        else :
            val_file.write(file_name+'n')    #其余的文件保存在val.txt里面/生成val.txt是file_name；生成2019_val.txt是file_path
    train_file.close()#关闭文件
val_file.close()

生成的train.txt文件和val.txt文件是图片名字

3、生成VOCdevkit同级目录下的txt

生成代码make_2019_train_val.py如下：

import os
from os import listdir, getcwd
from os.path import join
if __name__ == '__main__':
    source_folder='/*****(自己的路径)/darknet-master/voc/VOCdevkit/VOC2019/JPEGImages/'#地址是所有图片的保存地点
    dest='/*****(自己的路径)/darknet-master/voc/2019_train.txt'  #保存train.txt的地址,对于train.txt(在ImageSets/Main/下)和2019_train.txt(在VOCdevkit下)是不同的路径
    dest2='/*****(自己的路径)/darknet-master/voc/2019_val.txt'  #保存val.txt的地址，对于val.txt(在ImageSets/Main/下)和2019_val.txt(在VOCdevkit下)是不同的路径
    file_list=os.listdir(source_folder)       #赋值图片所在文件夹的文件列表
    train_file=open(dest,'a')                 #打开文件
    val_file=open(dest2,'a')                  #打开文件
    for file_obj in file_list:                #访问文件列表中的每一个文件
        file_path=os.path.join(source_folder,file_obj) 
        #file_path保存每一个文件的完整路径
        file_name,file_extend=os.path.splitext(file_obj)
        #file_name 保存文件的名字，file_extend保存文件扩展名
        file_num=int(file_name)  
        if(file_num<620):                     #保留620个文件用于训练
            train_file.write(file_path+'n')  #用于训练前620个的图片路径保存在train.txt里面，结尾加回车换行/生成train.txt是file_name；生成2019_train.txt是file_path
        else :
            val_file.write(file_path+'n')    #其余的文件保存在val.txt里面/生成val.txt是file_name；生成2019_val.txt是file_path
    train_file.close()#关闭文件
val_file.close()

其中2019_train.txt文件中的部分内容如下（保存绝对路径）：

4、labels中内容

将Annotations中的txt文件（除了classes外）全部复制到labels中

5、JPEGImages中内容

将labels中的txt全部复制到JPEGImages文件夹中，做到图片和txt一一对应。 一开始是要吧JPEGImages文件中的图片放到darknet-master/data/images目录下，现在直接把yolo的标签文件txt即labels中的内容复制到JPEGImages文件夹中就可以了。

三、Imagenet上预训练权重的下载和yolo一些配置文件的修改

1、下载Imagenet上的预训练的权重

将下载的权重文件存在darknet-master/scripts目录下

wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74 

2、修改darknet-master/cfg/voc.data文件

classes= 9 #classes为训练样本集的类别总数，本实验选的为9类标签
train  = /****(自己的路径自己改)/darknet-master/voc/2019_train.txt  #train的路径为训练样本集所在的路径
valid  = /****(自己的路径自己改)/darknet-master/voc/2019_val.txt #valid的路径为验证样本集所在的路径
names = data/voc.names #names的路径为data/voc.names文件所在的路径 
backup = backup

3、修改darknet-master/data/voc.names文件

更换默认的类别为自己的类别

4、修改darknet-master/cfg/yolov3-voc.cfg文件

[net]
# Testing
# batch=1        #这里的batch跟subdivisions原来不是注释掉的，但是训练后没成功，有的blog上说为1的时候太小难以收敛，但是不知道下面训练模式的 batch=64 subdivisions=8 会不会覆盖掉，总之注释掉后就成功了，不过这个脚本不是很明白，还来不及验证 
# subdivisions=1
# Training            ### 训练模式，每次前向的图片数目 = batch/subdivisions 
batch=64             #根据自己的情况进行修改            
subdivisions=8        #根据自己的情况进行修改
width=416					    ### 网络的输入宽、高、通道数
height=416
channels=3
momentum=0.9 					### 动量 
decay=0.0005 					### 权重衰减
angle=0
saturation = 1.5				### 饱和度
exposure = 1.5					### 曝光度 
hue=.1						    ### 色调
 
learning_rate=0.001				### 学习率 
burn_in=1000					### 学习率控制的参数
max_batches = 50200				### 迭代次数  
policy=steps					### 学习率策略 
steps=40000,45000				### 学习率变动步长 
scales=.1,.1					### 学习率变动因子  
 
......
......
......
 
 
[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=42        #---------------修改为3*（classes+5）即3*（9+5）=42
activation=linear
[yolo]
mask = 6,7,8
anchors = 10,13,  16,30,  33,23,  30,61,  62,45,  59,119,  116,90,  156,198,  373,326
classes=9       #---------------修改为标签类别个数，9类
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .5
truth_thresh = 1
random=0            #1，如果显存很小，将random设置为0，关闭多尺度训练；（转自别的blog，还不太明白）
......
[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=42        #---------------修改同上
activation=linear
 
[yolo]
mask = 3,4,5
anchors = 10,13,  16,30,  33,23,  30,61,  62,45,  59,119,  116,90,  156,198,  373,326
classes=9        #---------------修改同上
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .5
truth_thresh = 1
random=0       
......
[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=42        #---------------修改同上
activation=linear
 
[yolo]
mask = 0,1,2
anchors = 10,13,  16,30,  33,23,  30,61,  62,45,  59,119,  116,90,  156,198,  373,326
classes=9       #---------------修改同上
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .5
truth_thresh = 1
random=0        

注意：在以上源码中不要有中文注释，否则会出错
batch：一批训练样本的样本数量，每batch个样本更新一次参数
subdivisions：将batch分割为subdivisions个子batch，每个子batch的大小为batch/subdivisions，作为一次性送入训练器的 样本数量。
A.filters数目是怎么计算的：3x(classes数目+5)，和聚类数目分布有关，论文中有说明；
B.如果想修改默认anchors数值，使用k-means即可；
C.如果显存很小，将random设置为0，即关闭多尺度训练；

四、训练

1、开始训练

不保存训练日志的训练执行命令

./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg scripts/darknet53.conv.74

保存训练日志的训练执行命令

./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg scripts/darknet53.conv.74 | tee train_yolov3-voc.log

2、训练结果

可以在backup看到训练生成的权重文件

保存的训练日志文件为：train_yolov3-voc.log

3、训练中需要注意的

1、如果中间停止训练，后来又想想接着训练，则输入以下命令：

./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc.backup

2、训练中，默认的是前1000轮每100轮保存一次模型，1000轮后每10000轮保存一次模型。如需修改，打开examples/detector.c文件的138行。修改完重新编译一下，在darknet目录下执行make。
3、训练的参数的解释：

Region xx：cfg文件中yolo-layer的索引；
Avg IOU： 当前迭代中，预测的box与标注的box的平均交并比，越大越好，期望数值为1；
Class：标注物体的分类准确率，越大越好，期望数值为1；
obj：越大越好，期望数值为1；
No obj：越小越好；
.5R：以IOU=0.5为阈值时候的recall; recall = 检出的正样本/实际的正样本
0.75R：以IOU=0.75为阈值时候的recall;
count：正样本数目。
————————————————
20280： 指示当前训练的迭代次数
0.047654： 是总体的Loss(损失）
0.045678 avg： 是平均Loss，这个数值应该越低越好，一般来说，一旦这个数值低于0.060730 avg就可以终止训练了。
0.000100 rate： 代表当前的学习率，是在.cfg文件中定义的。
0.298256 seconds： 表示当前批次训练花费的总时间。
162240 images： 这一行最后的这个数值表示到目前为止，参与训练的图片的总量。
4、可视化
使用以下python脚本对训练日志进行可视化，得到loss变化曲线和Avg IOU曲线（Avg IOU是标记的框和预测的框重复的部分除以他们的和，这个值越接近1越好）
visualization_train_yolov3-voc_log.py

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Func    :yolov3 训练日志可视化，把该脚本和日志文件放在同一目录下运行。
 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os
 
# ==================可能需要修改的地方=====================================#
g_log_path = "train_yolov3-voc.log"  # 此处修改为你的训练日志文件名
# ==========================================================================#
 
def extract_log(log_file, new_log_file, key_word):
    '''
    :param log_file:日志文件
    :param new_log_file:挑选出可用信息的日志文件
    :param key_word:根据关键词提取日志信息
    :return:
    '''
    with open(log_file, "r") as f:
        with open(new_log_file, "w") as train_log:
            for line in f:
                # 去除多gpu的同步log
                if "Syncing" in line:
                    continue
                # 去除nan log
                if "nan" in line:
                    continue
                if key_word in line:
                    train_log.write(line)
    f.close()
    train_log.close()
 
 
def drawAvgLoss(loss_log_path):
    '''
    :param loss_log_path: 提取到的loss日志信息文件
    :return: 画loss曲线图
    '''
    line_cnt = 0
    for count, line in enumerate(open(loss_log_path, "rU")):
        line_cnt += 1
    result = pd.read_csv(loss_log_path, skiprows=[iter_num for iter_num in range(line_cnt) if ((iter_num < 500))],
                         error_bad_lines=False,
                         names=["loss", "avg", "rate", "seconds", "images"])
    result["avg"] = result["avg"].str.split(" ").str.get(1)
    result["avg"] = pd.to_numeric(result["avg"])
 
    fig = plt.figure(1, figsize=(6, 4))
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    ax.plot(result["avg"].values, label="Avg Loss", color="#ff7043")
    ax.legend(loc="best")
    ax.set_title("Avg Loss Curve")
    ax.set_xlabel("Batches")
    ax.set_ylabel("Avg Loss")
 
 
def drawIOU(iou_log_path):
    '''
    :param iou_log_path: 提取到的iou日志信息文件
    :return: 画iou曲线图
    '''
    line_cnt = 0
    for count, line in enumerate(open(iou_log_path, "rU")):
        line_cnt += 1
    result = pd.read_csv(iou_log_path, skiprows=[x for x in range(line_cnt) if (x % 39 != 0 | (x < 5000))],
                         error_bad_lines=False,
                         names=["Region Avg IOU", "Class", "Obj", "No Obj", "Avg Recall", "count"])
    result["Region Avg IOU"] = result["Region Avg IOU"].str.split(": ").str.get(1)
 
    result["Region Avg IOU"] = pd.to_numeric(result["Region Avg IOU"])
 
    result_iou = result["Region Avg IOU"].values
    # 平滑iou曲线
    for i in range(len(result_iou) - 1):
        iou = result_iou[i]
        iou_next = result_iou[i + 1]
        if abs(iou - iou_next) > 0.2:
            result_iou[i] = (iou + iou_next) / 2
 
    fig = plt.figure(2, figsize=(6, 4))
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    ax.plot(result_iou, label="Region Avg IOU", color="#ff7043")
    ax.legend(loc="best")
    ax.set_title("Avg IOU Curve")
    ax.set_xlabel("Batches")
    ax.set_ylabel("Avg IOU")
 
 
if __name__ == "__main__":
    loss_log_path = "train_log_loss.txt"
    iou_log_path = "train_log_iou.txt"
    if os.path.exists(g_log_path) is False:
        exit(-1)
    if os.path.exists(loss_log_path) is False:
        extract_log(g_log_path, loss_log_path, "images")
    if os.path.exists(iou_log_path) is False:
        extract_log(g_log_path, iou_log_path, "IOU")
    drawAvgLoss(loss_log_path)
    drawIOU(iou_log_path)
    plt.show()

将上述python脚本文件和训练日志放在同一目录下，打开此目录下的终端，运行上述.py文件可以得到loss变化曲线和Avg IOU变化曲线。同时，在当前目录下生成了train_log_iou.txt和train_log_loss.txt文件。

五、测试

1、单张图片测试

./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_20000.weights voc/VOCdevkit/VOC2019/JPEGImages/0000629.jpg

2、摄像头测试

./darknet detector demo cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_20000.weights

3、视频测试

./darknet detector demo cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_50000.weights 3.mp4

注意：要将Makefile中的OpenCV设为1，然后 make 之后才可以看到视频检测效果。

最后

以上就是甜蜜信封为你收集整理的ubuntu18.04下darknet的yolov3运行以及训练ubuntu18.04环境下的darknet+yolov3的全部内容，希望文章能够帮你解决ubuntu18.04下darknet的yolov3运行以及训练ubuntu18.04环境下的darknet+yolov3所遇到的程序开发问题。

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