YOLOv3训练教程:数据准备到模型预测
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更新于2024-07-05
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"这篇资源提供了一个关于YOLOv3模型训练和应用的总结,包括如何使用Labelme进行数据标注,转换标签格式,配置模型文件,以及训练和预测的步骤。适用于那些希望基于YOLOv3训练自己数据集的深度学习初学者。"
YOLOv3是一种流行的实时目标检测算法,由Joseph Redmon等人于2018年提出。它在YOLOv2的基础上进行了改进,提高了检测精度并增加了多尺度检测,能够同时检测小、中、大尺寸的目标。
1. **数据打标签**:
使用`Labelme`工具对图像进行对象标注,生成JSON格式的标注文件。Labelme是一款交互式的图像注释工具,允许用户通过图形界面轻松绘制边界框并保存为JSON。
2. **配置文件**:
创建自定义的模型配置文件,如`yolov3-custom.cfg`。这个文件包含了网络结构和超参数,根据任务的类别数量(例如,如果任务有2类,运行`bash create_custom_model.sh 2`)。
3. **标签格式转换**:
JSON标注文件需要转换为YOLOv3所需的格式,即物体中心的相对坐标(Cx, Cy)和宽度(W)、高度(H),范围在0-1之间。可以使用`json2yolo.py`脚本完成这一过程。
4. **数据和标签路径**:
将转换后的标签文件放在`data/custom/labels`目录下,并确保数据文件夹结构正确,类别名与`classes.names`文件一致。在`train.txt`和`val.txt`中列出训练和验证集的图像路径。
5. **其他配置**:
修改`custom.data`文件,包含数据路径、类别的定义以及其他相关设置。同时,确保`classes.names`文件中列出所有目标类别的名称。
6. **训练**:
运行`train.py`进行模型训练,指定模型定义文件`--model_def`、数据配置文件`--data_config`和预训练权重`--pretrained_weights`。预训练权重可以是YOLOv3的预训练模型,也可以选择不使用预训练模型。
7. **预测**:
对新图像进行预测时,指定图像文件夹`--image_folder`、模型检查点路径`--checkpoint_model`和类别文件`--class_path`,以便在框中显示类别名称。
在实践中,值得注意的是`create_custom_model.sh`脚本不应重复执行,除非先删除已生成的`yolov3-custom.cfg`配置文件。此外,理解YOLOv3的网络结构,如Darknet conv2d_BN_Leaky(卷积+批量归一化+LeakyReLU)和res_block(包含多个res_unit)的概念,对于理解和优化模型至关重要。
YOLOv3框架的核心是其多层次的检测机制,结合了不同大小的特征图来检测不同尺度的目标。同时,res_blocks的使用引入了残差学习,帮助模型更好地收敛和提升性能。最后,通过concat操作将不同尺度的特征图合并,使得模型能同时处理多种大小的目标。
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