这个教程是我在自己学习的过程中写的，当作一个笔记，写的比较详细
在github上下载yolov3的tensorflow1.0版本：
https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3 在19年12月，发现网上训练的教程大部分似乎已经过时了，因为作者对开源代码进行了部分修改
其实在作者的readme上已经写了训练的方法，但是不是那么详细，于是记录下
由于本人水平有限，如果文章有不当之处还望评论区指出
一，制作训练集
1，打标签
训练集需要实验labelimg工具进行制作，这里的数据集格式采用的是voc格式：
labelimg下载地址 实验labelimg打好标签后会生成两个文件夹：
Annotations —存放标记的图片
JPEGImages —存放xml格式的标签
这里不做多余的解释
2，按照voc数据集格式建立文件夹
因为作者给的模型是训练VOC数据集的模型，所以训练我们自己的数据集的时候也需要改为VOC格式的，VOC格式解析：
第一步：首先了解VOC2007数据集的格式
- 1)JPEGImages文件夹
文件夹里包含了训练图片和测试图片，混放在一起
- 2)Annatations文件夹
文件夹存放的是xml格式的标签文件，每个xml文件都对应于JPEGImages文件夹的一张图片
- 3)ImageSets文件夹
Action存放的是人的动作，我们暂时不用
Layout存放的人体部位的数据。我们暂时不用
Main存放的是图像物体识别的数据，分为20类，当然我们自己制作就不一定了，如果你有精力，Main里面有test.txt , train.txt, val.txt ,trainval.txt.这四个文件我们后面会生成
train中存放的是训练使用的数据，每一个class的train数据都有5717个。
val中存放的是验证结果使用的数据，每一个class的val数据都有5823个。
trainval为训练和验证的图片文件的文件名列表 。
Segmentation存放的是可用于分割的数据
如果你下载了VOC2007数据集，那么把它解压，把各个文件夹里面的东西删除，保留文件夹名字。如果没下载，那么就仿照他的文件夹格式，按照这个目录格式建立文件夹：
然后分别把标记的图片放入JPEGImages文件夹，标签xml文件放入Annotations文件夹：
3，划分训练集和测试集
训练时要有测试集和训练集，通过划分放在
VOCdevkit\VOC2008\ImageSets\Main
文件夹下，这里可以使用一段python代码按照9：1进行随机划分：
在VOC2008文件夹建立split.py
import os
import random
import sys
if len(sys.argv) < 2:
print("no directory specified, please input target directory")
exit()
root_path = sys.argv[1]
xmlfilepath = root_path + '/Annotations'
txtsavepath = root_path + '/ImageSets/Main'
if not os.path.exists(root_path):
print("cannot find such directory: " + root_path)
exit()
if not os.path.exists(txtsavepath):
os.makedirs(txtsavepath)
trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.8
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)
print("train and val size:", tv)
print("train size:", tr)
ftrainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w')
ftest = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')
ftrain = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')
fval = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')
for i in list:
name = total_xml[i][:-4] + '\n'
if i in trainval:
ftrainval.write(name)
if i in train:
ftrain.write(name)
else:
fval.write(name)
else:
ftest.write(name)
ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest.close()
打开控制台，运行该python文件，后跟Annotation的目录即可进行划分：
python .\split.py F:\dateset\hat_data\VOC\test\VOCdevkit\VOC2007
在这里插入图片描述
train为训练集，test为验证集
4，根据划分结果制作训练集
上面代码已经实现了将数据集划分为训练集和验证集，但是tensorflow yolov3作者写的模型要求的数据集格式为：
所以我们需要写一个小脚本，根据train.txt 和test.txt将数据集进行更改
import os
from shutil import copyfile
#根据tarin.txt和test.txt将数据集分为标准数据集
train_text_path = 'F:/dateset/hat_data/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/train.txt'
test_text_path = 'F:/dateset/hat_data/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/test.txt'
#图片存放地址
image_path = 'F:/dateset/hat_data/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages'
#xml文件存放地址
xml_path = 'F:/dateset/hat_data/VOCdevkit/VOC2007/Annotations'
#输出的目录
outdir = 'F:/dateset/hat_data'
#创建各级文件夹
test_xml_out = os.path.join(outdir,'VOC/test/VOCdevkit/VOC2007/Annotations')
os.makedirs(test_xml_out)
os.makedirs(os.path.join(outdir,'VOC/test/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Layout'))
os.makedirs(os.path.join(outdir,'VOC/test/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main'))
os.makedirs(os.path.join(outdir,'VOC/test/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Segmentation'))
test_img_out = os.path.join(outdir,'VOC/test/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages')
os.makedirs(test_img_out)
os.makedirs(os.path.join(outdir,'VOC/test/VOCdevkit/VOC2007/SegmentationClass'))
os.makedirs(os.path.join(outdir,'VOC/test/VOCdevkit/VOC2007/SegmentationObject'))
train_xml_out = os.path.join(outdir,'VOC/train/VOCdevkit/VOC2007/Annotations')
os.makedirs(train_xml_out)
os.makedirs(os.path.join(outdir,'VOC/train/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Layout'))
os.makedirs(os.path.join(outdir,'VOC/train/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main'))
os.makedirs(os.path.join(outdir,'VOC/train/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Segmentation'))
train_img_out = os.path.join(outdir,'VOC/train/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages')
os.makedirs(train_img_out)
os.makedirs(os.path.join(outdir,'VOC/train/VOCdevkit/VOC2007/SegmentationClass'))
os.makedirs(os.path.join(outdir,'VOC/train/VOCdevkit/VOC2007/SegmentationObject'))
with open(train_text_path) as f:
lines = f.readlines()
for i in lines:
img_save_path = os.path.join(train_img_out,i.rstrip('\n')+'.jpg')
xml_save_path = os.path.join(train_xml_out, i.rstrip('\n') + '.xml')
copyfile(os.path.join(image_path,i.rstrip('\n')+'.jpg'),img_save_path)
copyfile(os.path.join(xml_path, i.rstrip('\n') + '.xml'), xml_save_path)
print(i)
with open(test_text_path) as f:
lines = f.readlines()
for i in lines:
img_save_path = os.path.join(test_img_out, i.rstrip('\n') + '.jpg')
xml_save_path = os.path.join(test_xml_out, i.rstrip('\n') + '.xml')
copyfile(os.path.join(image_path, i.rstrip('\n') + '.jpg'), img_save_path)
copyfile(os.path.join(xml_path, i.rstrip('\n') + '.xml'), xml_save_path)
print(i)
根据这个小脚本就可进行划分为规定的格式，如果数据集的量比较大，可能有点慢，当然你也可以进行手动划分，省略前面几步操作，只要最终目录结构满足作者的格式就行
5,分别在test和train下面运行split.py脚本
python .\split.py F:\dateset\hat_data\VOC\train\VOCdevkit\VOC2007
python .\split.py F:\dateset\hat_data\VOC\test\VOCdevkit\VOC2007
二，制作标准数据集txt文件
作者在github上声明，训练需要两个文件，如下所示：
dataset.txt：
xxx/xxx.jpg 18.19,6.32,424.13,421.83,20 323.86,2.65,640.0,421.94,20
xxx/xxx.jpg 48,240,195,371,11 8,12,352,498,14
image_path x_min, y_min, x_max, y_max, class_id x_min, y_min ,..., class_id
make sure that x_max < width and y_max < height
class.names：
person
bicycle
car
...
toothbrush
1，生成dataset.txt
其实前几步都是为这两步做准备，通过目录下的 scripts/voc_annotation.py就可以生成dataset.txt文件，但是需要改一些代码参数：
只需更改 classes为自己的类别
classes = ['hat','person']
和
default 更改为你自己的看注释
#default 更改为你自己数据集VOC的目录
parser.add_argument("--data_path", default="F:/dateset/hat_data/VOC")
#default 更改为voc_train.txt的存放的位置
parser.add_argument("--train_annotation", default="../data/dataset/voc_train.txt")
parser.add_argument("--test_annotation", default="../data/dataset/voc_test.txt")
flags = parser.parse_args()
if os.path.exists(flags.train_annotation):os.remove(flags.train_annotation)
if os.path.exists(flags.test_annotation):os.remove(flags.test_annotation)
#更改训练集和测试集的相对路径
num1 = convert_voc_annotation(os.path.join(flags.data_path, 'train/VOCdevkit/VOC2007'), 'trainval', flags.train_annotation, False)
num3 = convert_voc_annotation(os.path.join(flags.data_path, 'test/VOCdevkit/VOC2007'), 'trainval', flags.test_annotation, False)
其他默认即可：
更改后的代码：
import os
import argparse
import xml.etree.ElementTree as ET
def convert_voc_annotation(data_path, data_type, anno_path, use_difficult_bbox=True):
#更改为你自己的类别
classes = ['hat','person']
img_inds_file = os.path.join(data_path, 'ImageSets', 'Main', data_type + '.txt')
with open(img_inds_file, 'r') as f:
txt = f.readlines()
image_inds = [line.strip() for line in txt]
with open(anno_path, 'a') as f:
for image_ind in image_inds:
image_path = os.path.join(data_path, 'JPEGImages', image_ind + '.jpg')
annotation = image_path
label_path = os.path.join(data_path, 'Annotations', image_ind + '.xml')
root = ET.parse(label_path).getroot()
objects = root.findall('object')
for obj in objects:
difficult = obj.find('difficult').text.strip()
if (not use_difficult_bbox) and(int(difficult) == 1):
continue
bbox = obj.find('bndbox')
class_ind = classes.index(obj.find('name').text.lower().strip())
xmin = bbox.find('xmin').text.strip()
xmax = bbox.find('xmax').text.strip()
ymin = bbox.find('ymin').text.strip()
ymax = bbox.find('ymax').text.strip()
annotation += ' ' + ','.join([xmin, ymin, xmax, ymax, str(class_ind)])
print(annotation)
f.write(annotation + "\n")
return len(image_inds)
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
#default 更改为你自己数据集VOC的目录
parser.add_argument("--data_path", default="F:/dateset/hat_data/VOC")
#default 更改为voc_train.txt的存放的位置
parser.add_argument("--train_annotation", default="../data/dataset/voc_train.txt")
parser.add_argument("--test_annotation", default="../data/dataset/voc_test.txt")
flags = parser.parse_args()
if os.path.exists(flags.train_annotation):os.remove(flags.train_annotation)
if os.path.exists(flags.test_annotation):os.remove(flags.test_annotation)
#更改训练集和测试集的相对路径
num1 = convert_voc_annotation(os.path.join(flags.data_path, 'train/VOCdevkit/VOC2007'), 'trainval', flags.train_annotation, False)
num3 = convert_voc_annotation(os.path.join(flags.data_path, 'test/VOCdevkit/VOC2007'), 'trainval', flags.test_annotation, False)
print('=> The number of image for train is: %d\tThe number of image for test is:%d' %(num1 , num3))
更改后运行该python文件：
这就生成了dataset.txt
2，更改voc.names的类别
修改为自己的类别：
3，修改配置文件
编辑您的文件./core/config.py以进行一些必要的配置
_C.YOLO.CLASSES = "./data/classes/voc.names"
__C.TRAIN.ANNOT_PATH = "./data/dataset/voc_train.txt"
__C.TEST.ANNOT_PATH = "./data/dataset/voc_test.txt"
到这里已经配置完成，已经可以训练了
三，训练数据
1）从头开始训练：
$ python train.py
$ tensorboard --logdir ./data
（2）从COCO配置训练（推荐）：
$ cd checkpoint
$ wget https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3/releases/download/v1.0/yolov3_coco.tar.gz
$ tar -xvf yolov3_coco.tar.gz
$ cd ..
$ python convert_weight.py --train_from_coco
$ python train.py
2.2评估VOC数据集
$ python evaluate.py
$ cd mAP
$ python main.py -na