学习YOLO系列的个人总结

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学习YOLO系列的个人总结

最近这段时间学习了YOLO系列原理，也跑了pytorch_yolov4、darknet框架yolov4、pytorch_yolov3、dakrnet框架yolov3等模型。这里要感谢网上大佬们的博文，没有你们，自己要走很多弯路。

本篇博客主要是记录自己学习YOLO系列的历程，方便以后自己需要时及时地查询与巩固，内容包括YOLO的原理、windows系统下的yolo模型搭建、用yolov3和yolov4训练自己的数据集去检测目标以及网上我认为不错的博文。

推荐一个CV领域的相关论文下载网址：

内容

• 一.简单的背景介绍
• 二.YOLO的原理介绍
• • 1.个人认为比较好的博文
  • 2.相关补充与理解
  • 3.yolov3中关于darknet的配置文件yolov3.cfg剖析
  • 4.yolov3的源代码
  • 5.简述yolov3的预测过程
  • 6.yolov4
• 三.搭建Yolo平台
• • 1.Pytorch——yolov4(GPU)
  • 2.Darknet——yolov4(GPU)
  • 3.Darknet——yolov3(CPU)
  • 4.Pytorch——yolov3(GPU)
• 四.遇到的问题及解决办法
• • 1.关于给数据集打标签
  • 2.实测Pytorch_yolov3输出.pt权重转.weights权重
• PS：提问

一.简单的背景介绍

在YOLO出来之前，常见的目标检测算法：
1.滑窗检测算法

①将目标检测的问题转化为图像识别的问题
②物体的位置是根据滑窗的位置确定的
③缺点：a.从图上可以看出，滑窗之间存在着很大部分的重叠，即存在大量的冗余，导致该方法效率低下。
b.滑窗算法最大的问题是只能看到滑窗部分里面的内容，不能看到整个目标。
这里推荐一篇论文，虽然时间比较早，但很经典，论文的下载可以去最上面的CV领域相关论文下载的网址。
为了解决滑窗算法的低效，引入了卷积神经网络

2.区域检测算法：采用某些算法，先从图像中找出可能存在目标的区域，然后只对这些区域进行目标检测。如select search

3.理解下神经网络解决对象分类和定位问题——边界框（bounding box）

4.目标检测进阶一（窗口滑动卷积算法）

二.YOLO的原理介绍

1.个人认为比较好的博文

(Yolo算法)

YOLOv1

YOLO v1深入理解

一文看懂YOLO v2

一文看懂YOLO v3

2.相关补充与理解

1.其中在YOLO中有好几种框，分别是：

2.对于目标的框选，也有几种框选的方式，如下：
①AABB——轴对齐的边界框
②RBOX——带旋转角度的边界框
③QUAD——圆形框

3.边界框的位置表示方式：
绝对坐标：缺点：当图像进行缩放之后，绝对坐标便不起作用了。
尺度归一化：将坐标压缩到0——1之间，即使图像缩放也能表示目标的位置。
4.YOLO：将目标检测的问题当成回归来做（object detection -> regression），像之前的Fast-CNN采用的是将目标检测的问题转化为分类。
5.Yolov1

对上述图片中的中间部分进一步分析，如下：

①将图像分成7×7、13×13或S×S，判断每个格子中是否有要检测的目标，假设是7×7，则有49个格子，相比于滑窗中的大量重叠，明显这种效率高了许多。缺点：对于一些很小的目标，不能很好的识别出来，这也是YOLO v1的一个缺陷。
②如何知道哪个格子判断哪个目标？
假设以狗为例，以狗的中心点格子，判断这是狗（中心点是用来训练的），训练的过程中，物体的中心点落在哪个格子中就由哪个中心点预测，中心点的确定是由我们训练集中的标签决定的，这是设定好了的，由ground truth（格子的真值）生成，即训练时，只有中心的格子才有标签真值。
但到了测试集预测阶段中，就没有这种限制了，每个格子都有其他目标的可能性，上述图片展示的是测试推断的过程，而不是训练过程，所以看上去每个格子似乎都预测了东西，预测后出来的一个值，就是结果，该结果不需要ground truth再进行比较了。上述操作完成后，再进行NMS处理，最终得到结果。
6.在YOLOv1中，神经网络最后是全连接层，之后YOLO就改成了全卷积层 (FCN)：

YOLOv1的缺点：
①与基于区域检测的方法相比，召回率相对较低；
②大量的定位错误；
7.YOLO v3的多尺度问题：

上图图解：
①图中的数字指的是当前层的序号
②假设输入图像是3×608×608，先将其缩小至原图的1/32，608/32 = 19
③④表示上采样，即放大图像，这里的上采样用的是最近邻插值
⑤通过上采样扩大尺度，将其缩小至原图的/16
⑥通过上采样扩大尺度，将其缩小至原图的/8
可以发现，随着层数的增加，划分图像的格子越来越小

8.YOLOv3一共使用了9个anchor的框，它分了3个不同的尺度，每个尺度上又分了3个不同的框，（如YOLO v3的多尺度问题，分别缩小至原图的1/32、1/16、1/8）。

上图中的anchor是作者通过他的数据集聚类得到的anchor大小，具有一定的通用性，我们训练自己的模型时，可以通过自己的数据集Kmeans聚类得出属于适合自己数据集的anchor大小。
9.Yolov3原论文中有一个图

上图中的Cx，Cy那里表达不清楚，容易产生误解，这里的Cx，Cy是从图像的左上角顶点开始的，改成如下这种就行了，且Cx，Cy是根据网格的个数决定的，这里的值是1。

相对于网格单元：

换成上面这张图可以更好的理解，这里的Cx和Cy的大小为3。σ(tx)和σ(ty)通过σ（sigmoid）函数将预测到的点控制在那个小格子中，比如假设这里预测到的位置是（0.5，0.7），则该点的实际坐标是（3.5，3.7）。（预测的点、预测的黑色框是根据anchor的位置和大小决定的。）

3.yolov3中关于darknet的配置文件yolov3.cfg剖析

1.yolov3.cfg
Darknet构建网络架构不是通过代码直接堆叠，而是通过解析cfg文件进行生成的。
2.在yolov3.cfg文件中，一些参数的解释（配合yolov3的网络体系结构图理解）：

下图表示网络结构图中的卷积层

下图表示网络结构图中的yolo层，即对应②⑤⑥操作

参数解释：
mask：因为anchor有9个，所以编号为0——8，这里的6，7，8表示的是第7、8、9个anchor，对应上图中的②，3、4、5anchor对应图中的⑤，0、1、2对应图中的⑥
anchors：对应图上的②⑤⑥操作，每次需要3个anchor，且这里9个anchor的大小是由Kmeans聚类得到的
classes：表示你要检测的目标种类
num：表示anchor的数量
jitter：用来数据增强时候的参数
ignore_thresh：在做交并比的时候用来判断你的anchor是正样本还是负样本，IOU的阈值
表示特征融合层

其中①：layers = -4 表示将前面的第4层带过来，如果layers有1层表示将那1层引过来
其中②：layers = -1，36表示将前面1层和后面的第36层融合起来，如果layers有两层表示将那两层相加
表示上采样层

4.yolov3的源代码

（这个版本的yolov3源码比较贴切于原论文）

（该代码虽然是yolov3的，但其中有些部分已经做了改动，初学yolo源码的话不建议看这个，这会和论文中的很多地方对不上）

5.简述yolov3的预测过程

比如：下图中的一个个小格子是用来划分责任的，即表示这个格子到底用来划分什么物体，真正的看到的东西是anchor。每个格子中都会放anchor，anchor是我们的样本，

步骤一：anchor是通过聚类得到的，首先为Anchor分配GT（ground truth）


上图中，Anchor表示的序号0——4（彩色的方框），黑色的方框表示的是GT（我们自己标的标签）。然后为每个anchor分配GT，即每个anchor要不有一个GT对应，要不就是background，可以根据IOU来判定。
关于IOU的阈值，在yolov3.cfg文件中的ignore_thresh即表示IOU阈值。ignore_thresh设置的越大，留下的anchor越少。（留下来的anchor就是正样本）
以上图为例，计算anchor-0和anchor-1与黑色方框GT的IOU值，可以发现anchor-0小于我们设定的IOU阈值，则判断为background，anchor-1判断为GT。
步骤二：标注每个anchor，根据GT的值，是猫的话就判断为猫，是狗的话就判断为狗，即为每个anchor分类别。
步骤三：计算每个anchor的偏移量，根据下面的图进行逆推

步骤四：以上步骤是设置类别，计算偏移量。注意样本是anchor。这样一来anchor的类别和偏移量都有了，tx’，ty’，tw’，th’。
在yolov3的源码中，关于yolo层即YOLOLayer是预测出来的tx，ty，tw，th。和上面步骤计算出来的tx’，ty’，tw’，th’进行比较，可以计算loss函数，然后就可以使用反向传播了。
推断预测的时候，直接使用YOLOLayer，虽然没有真值GT了，但也是要生成anchor的，因为这里得到的结果是相对于anchor的。

6.yolov4

附上大佬的博文：

非极大抑制NMS与Soft-NMS

YoloV4当中的Mosaic数据增强方法

补充：
①因为传统的IOU中计算的是两个方框相交的情况，如果不相交就无法处理，所以引入了GIOU、DIOU。



上图中第二项相当于是惩罚项。

三.搭建Yolo平台

1.Pytorch——yolov4(GPU)

Pytorch的yolov4（力推这个博主，我就是按照他的博文配置成功的）：
windows下的torch=1.2.0与CUDA环境配置：

相关资源下载：
链接：
提取码：y0mx
Pytorch搭建YoloV4目标检测平台

配套的视频介绍：
=2

准备过程：
①按照VOC数据集存放图像和xml文件
②运行…yolov4-pytorch-master\VOCdevkit\VOC2007中的voc2yolo4.py文件，然后进入到Image/Main中查看，分成了test.txt，train.txt（并不是所有数据参加训练过程），val.txt，trainval.txt文件
③修改…\yolov4-pytorch-master目录下的voc_annotation.py，将类别classes换成你检测的类别。
运行…\yolov4-pytorch-master目录下的voc_annotation.py，会在此目录下生成2007_test.txt，2007_train.txt，2007_val.txt文件（打开txt文件其中存放的是图像的绝对路径和目标的参数，每个目标有5个参数，前4个是目标的位置，第五个是目标的种类）
④train.py中：先把main中的输入图像大小改成input_shape=608x608
smoooth_label平滑标签改为0.001
classes_path中改为你需要训练的类别
anchors_path中需要kmeans聚类后的先验框大小，运行kmeans_for_anchors.py文件
model_path

2.Darknet——yolov4(GPU)

相关资源下载（里面的步骤很详细）：
链接：
提取码：gf4w
配套的视频：
=1183

快速入手YoloV4 编译+使用+训练
视频链接：
yolov4仓库github地址：
关于VS2017、OPENCV的配置： .html

3.Darknet——yolov3(CPU)

这里参考我之前写的博客：

4.Pytorch——yolov3(GPU)

Pytorch搭建yolo3目标检测平台

配套视频：

四.遇到的问题及解决办法

1.关于给数据集打标签

①如果是Pytorch框架的yolo，用xml文件就可以，LabelImage中直接就可以输出PascalVOC格式的标签
②如果是Darknet框架的yolo，是需要txt文件的，更新下LabelImage，就可以直接将打标签的图像转为yolo的形式。
参考博文：
但如果你的xml文件已经有了，若再去打一遍标签，相信肯定会崩溃，有的Darknet框架中提供将xml文件转为txt的程序，有的没有，这里我贴出一个我实测过的xml文件转txt文件的源程序。

'''xml转txt'''
import os
import sys
import xml.etree.ElementTree as ET
import globdef xml_to_txt(indir,outdir):os.chdir(indir)annotations = os.listdir('.')annotations = glob.glob(str(annotations)+'*.xml')for i, file in enumerate(annotations):file_save = file.split('.')[0]+'.txt'file_txt=os.path.join(outdir,file_save)f_w = open(file_txt,'w')# actual parsingin_file = open(file)tree=ET.parse(in_file)root = tree.getroot()for obj in root.iter('object'):current = list()name = obj.find('name').textxmlbox = obj.find('bndbox')xn = xmlbox.find('xmin').textxx = xmlbox.find('xmax').textyn = xmlbox.find('ymin').textyx = xmlbox.find('ymax').text#print xnf_w.write(xn+' '+yn+' '+xx+' '+yx+' ')f_w.write(str(name.encode("utf-8")+ b"\n"))indir= r'C:\Users\ps\Desktop\transform\Annotations'   #xml目录
outdir= r'C:\Users\ps\Desktop\transform\txt'  #txt目录xml_to_txt(indir,outdir)

③在给xml文件转为txt文件时，我报了一个错，大概意思是除数不能为0，后经过排查，是因为有些xml文件中是这样：

后将这些出错的xml文件重新打标签保存就可以了。

2.实测Pytorch_yolov3输出.pt权重转.weights权重

最近学习Yolo是因为老师布置的一个项目需要，刚开始接手的时候，心里第一想法就是拿刚出来的yolov4网络，因为数据集比较小，分4个类只有700多张数据集，抱着试一试的想法，跑了一下Pytorch搭建的yolov4，随便测试了几张，准确率高达90%，不得不佩服yolov4的强大。
起初是想用PyQt做一个交互式界面，最后却发现Pytho的运行速度实在是太低效，于是想到了用C++的QT写界面，然而在调用模型的时候，却总是出错，因为我用Pytorch的yolov4跑出来的权重文件后缀是pth，查了下资料，大概原因是readNetFromDarknet()函数不支持.pth权重的读取；

opencv用dnn.readNet加载caffe/torch/darknet/tensorflow的模型和权重

突然发现Opencv中有readNetFromTorch这个函数，但网上搜了之后发现他们调用的文件后缀都是.t7格式，而我自己Pytorch训练出来的是后缀为.pth，

然后我又想到了Darknet框架的yolov4，因为那样跑出来的权重文件后缀是weights，是支持的，一顿操作搭建好了环境，开始跑模型的时候，突然想到，因为yolov4刚出来不久，里面有一些新的网络层，去C++里面调用时，Opencv会不会不支持，请教了师兄，也提出了这样的顾虑，于是我放弃了yolov4，改用yolov3.
PS：windows环境下配darknet的yolov3过程实属曲折，不是这个报错就是那个报错，没办法了试了下Linux系统的环境配置，还是以失败告终。
如果用Pytorch的yolov3跑模型，最终出来的权重文件又是.pth，还是绕不过这个问题。

最后还是师兄给了我一个Pytorch_yolov3的版本，输出.pt格式权重，然后再转为.weights格式权重。
①相关资料下载：
链接：
提取码：9f00
②训练过程参考博客：
=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task
③训练好了之后，先进行预测：
在这个文件夹下放待检测的图像：


在这个路径下输出预测的结果：

④.pt转为.weights文件
模型跑完后输出的权重文件在这个路径下，


修改上面两张图的路径

最后输出weights文件
⑤C++、opencv下调用weights权重
源码链接：
链接：
提取码：z6bf

PS：提问

若有大佬在C++、opencv中调用过yolov4或者调用过.pth的权重，望告知，非常感谢！！！