摘要：來(lái)自原作者，快如閃電，可稱目標(biāo)檢測(cè)之光。實(shí)現(xiàn)教程去年月就出現(xiàn)了，實(shí)現(xiàn)一直零零星星。這份實(shí)現(xiàn)，支持用自己的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型?，F(xiàn)在可以跑腳本了來(lái)自原作者拿自己的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練快速訓(xùn)練這個(gè)就是給大家一個(gè)粗略的感受，感受的訓(xùn)練過(guò)程到底是怎樣的。

來(lái)自YOLOv3原作者

YOLOv3，快如閃電，可稱目標(biāo)檢測(cè)之光。

PyTorch實(shí)現(xiàn)教程去年4月就出現(xiàn)了，TensorFlow實(shí)現(xiàn)一直零零星星。

現(xiàn)在，有位熱心公益的程序猿 (Yunyang1994) ，為它做了純TensorFlow代碼實(shí)現(xiàn)。

這份實(shí)現(xiàn)，支持用自己的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。

介紹一下

TensorFlow實(shí)現(xiàn)，包含了以下部分：

· YOLOv3架構(gòu)

· 權(quán)重轉(zhuǎn)換器 (Weight Converter)

· 基礎(chǔ)版Demo

· GPU和CPU上都支持非極大抑制 (Non-Maximum Suppression)

· 訓(xùn)練pipeline

· COCO mAP計(jì)算

來(lái)自YOLOv3原作者

快速開(kāi)始

四個(gè)步驟，速速上車。

1.復(fù)制這個(gè)文件：

1$ git clone https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3.git

2.在食用代碼前，先安裝一些依賴項(xiàng)：

1$ cd tensorflow-yolov3

2$ pip install -r ./docs/requirements.txt

3.把加載好的COCO權(quán)重導(dǎo)出為T(mén)F checkpoint (yolov3.ckpt) 和 frozen graph (yolov3_gpu_nms.pb) 。

如果你沒(méi)有yolov3.weights的話，去下載，然后放到./checkpoint目錄下。下載地址是：

https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3/releases/download/v1.0/yolov3.weights

1$ python convert_weight.py --convert --freeze

4.然后，./checkpoint目錄下就會(huì)出現(xiàn)一些.pb文件。現(xiàn)在可以跑Demo腳本了：

1$ python nms_demo.py

2$ python video_demo.py # if use camera, set video_path = 0

來(lái)自YOLOv3原作者

拿自己的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練

快速訓(xùn)練

這個(gè)Demo就是給大家一個(gè)粗略的感受，感受YOLOv3的訓(xùn)練過(guò)程到底是怎樣的。

用python core/convert_tfrecord.py把你的圖集轉(zhuǎn)成TFRecords。

1$ python core/convert_tfrecord.py --dataset /data/train_data/quick_train_data/quick_train_data.txt ?--tfrecord_path_prefix /data/train_data/quick_train_data/tfrecords/quick_train_data

2$ python quick_train.py ?# start training

訓(xùn)練COCO數(shù)據(jù)集

如果還沒(méi)下載COCO2017數(shù)據(jù)集，請(qǐng)前往：

http://cocodataset.org/

再把數(shù)據(jù)集放到./data/train_data/COCO里面。

1$ cd data/train_data/COCO

2$ wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip

3$ unzip train2017.zip

4$ wget http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip

5$ unzip annotations_trainval2017.zip

然后，就要從數(shù)據(jù)集里提取一些有用的信息了，比如邊界框，拿這些信息生成你自己的.txt文件。

1$ python core/extract_coco.py --dataset_info_path ./data/train_data/COCO/train2017.txt

?來(lái)自YOLOv3原作者

上面這步得到的文件是./data/train_data/COCO/train2017.txt。拿一張圖舉栗，應(yīng)該長(zhǎng)這樣：

1As a result, you will get ./data/train_data/COCO/train2017.txt. Here is an example row for one image:

2

3/home/yang/test/tensorflow-yolov3/data/train_data/train2017/000000458533.jpg 20 18.19 6.32 424.13 421.83 20 323.86 2.65 640.0 421.94

4/home/yang/test/tensorflow-yolov3/data/train_data/train2017/000000514915.jpg 16 55.38 132.63 519.84 380.4

5# image_path, category_id, x_min, y_min, x_max, y_max, category_id, x_min, y_min, ...

接下來(lái)，要把圖像數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)成.tfrecord，就是用二進(jìn)制來(lái)保存數(shù)據(jù)。最后，可以訓(xùn)練啦。

1$ python core/convert_tfrecord.py --dataset ./data/train_data/COCO/train2017.txt ?--tfrecord_path_prefix ./data/train_data/COCO/tfrecords/coco --num_tfrecords 100

2$ python train.py

COCO評(píng)估

如果要看一下模型在COCO上的表現(xiàn)，就這樣做：

1$ cd data/train_data/COCO

2$ wget http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip

3$ wget http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2017.zip?

4$ unzip test2017.zip

5$ unzip image_info_test2017.zip

?來(lái)自YOLOv3原作者

“我今年沒(méi)干啥”

YOLO系列的作者，是華盛頓大學(xué)兩位畫(huà)風(fēng)奇崛的研究人員，一個(gè)叫Joseph Redmon，一個(gè)叫Ali Farhadi。

去年3月YOLOv3發(fā)布，兩位在論文里是這樣描述這項(xiàng)成果的：

我今年基本沒(méi)做啥研究，凈刷推特了，也玩了一小會(huì)兒GAN。去年還剩一點(diǎn)動(dòng)力沒(méi)用完，就給YOLO更了個(gè)新。沒(méi)什么特別有意思的東西，一些細(xì)小的改動(dòng)而已。

Introduction滿分

但嚴(yán)肅地說(shuō)，速度是v3最主要的提升。一般來(lái)講，YOLOv3比R-CNN快1000倍，比Fast R-CNN快100倍。

有一些人啊，看起來(lái)常年不做正事，但還是能拿出精彩的成果。

YOLOv3 TensorFlow實(shí)現(xiàn)傳送門(mén)：

https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3

(早就出了的) YOLO v3 PyTorch教程傳送門(mén)：

https://github.com/ayooshkathuria/YOLO_v3_tutorial_from_scratch

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商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析群

興趣范圍包括各種讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值的辦法，實(shí)際應(yīng)用案例分享與討論，分析工具，ETL工具，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，數(shù)據(jù)挖掘工具，報(bào)表系統(tǒng)等全方位知識(shí)

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