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YOLOv3行人检测

本脚本集合主要是针对YOLOv3的两个主流版本（AlexeyAB/darknet & pjreddie/darknet），本身不包含YOLOv3的代码和配置文件，但是根据指引可以完成一个效果较好的行人检测系统。

目前主要是以下几个功能：

  1. 将YOLOv3常用的网址和资料归纳整理了一下；
  2. 提供代码，帮助从VOC2007/VOC2012/COCO等数据集中提取出person类图片，并转换标注。这里提取VOC数据集时默认保留了全部difficult=1的图片，效果会更好，具体请参见Issue #1200；
  3. 提供代码，帮助计算mAP正确率；
  4. 建议使用tee指令保存训练日志，可使用本文提供的脚本实现训练过程可视化；

效果对比

YOLO_mine（基于AB版本，只检测行人）

kite-7-final

YOLO_pj（pj版本，所有类别全检测）

kite-pj

文件结构

yolo_person_detect
|
│  README.md
│
├─make_yolo_dataset
│  │  helmet_to_yolo.py                     # 某次比赛用到的转换代码
│  │  show_voc_xml.py                       # 可视化VOC数据集
│  │  show_yolo_label.py                    # 可视化YOLO数据集
│  │  xml2json.py                           # 
│  │  coco_to_yolo.py                       # COCO --> YOLO
│  │
│  ├─YOLO_VOC2007                           # VOC2007
│  │      extract_person.py                 # 从VOC2007数据集中提取person图片
│  │      voc_label.py                      # 将提取到的person图片转为YOLO格式
│  │
│  └─YOLO_VOC2007_2012                      # VOC2007 + VOC2012
│          extract_person_2007.py
│          extract_person_2012.py
│          voc_label.py
│
├─yolo_compute_mAP_on_VOC2007               # 在VOC2007上测试性能
│      reval_voc_py3.py
│      voc_eval_py3.py
│
└─yolo_loss_analyse
    │  analyse.py                           # 训练过程可视化代码
    │  result.png                           # 可视化训练过程
    └─loss
            train7-loss.txt                 # 示例训练日志

官方Demo运行

  • 下载源代码、预训练权重
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet/
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
vim Makefile	
make

注意：OpenCV版本号亲测3.40可用，但是3.41不可用，可参见YOLOv3的Darknet在OpenCV下编译出错填坑

  • 试运行图片检测demo
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
  • 试运行视频检测demo
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights <video file>

数据集准备

处理时，默认所有的train = train+val，不区分二者，2007单独还有个test

0、下载VOC2007+2012数据集

下载数据集

wget <http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar>
wget <http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar>
wget <http://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_11-May-2012.tar>

解压缩

tar xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
tar xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar
tar xvf VOCtrainval_11-May-2012.tar

1、通过extract_person.py提取含人数据

分别运行2007和2012的提取代码

2、通过voc_label.py转化voc数据格式为yolo支持的格式

会在脚本所在文件夹产生相应的txt文本，存储数据集地址信息：

2007_train.txt 
2007_test.txt
2012_train.txt

可根据情况进行配置，比如说不想要测试集，那就整合下训练集、测试集：

cat 2007_train.txt 2012_train.txt > train.txt

配置文件

0、下载源代码，下载预训练权重

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74

1、配置Makefile

2、配置cfg/voc.data

classes= 1
train  = /home/pascal/person_data2/train.txt
valid  = /home/pascal/person_data2/2007_test.txt
names = data/voc.names
backup = backup

3、配置data/voc.names

person

4、新建backup文件夹

mkdir backup

5、配置cfg/yolov3-voc.cfg

batch, sub按需修改
一共三个YOLO层，均需要修改：
classes=1
filters=18		3*(1+1+4)=18

# filters=(classes + coords + 1)*<number of mask>

6、make编译

7、开始训练，并留下日志

./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg ../darknet53.conv.74 -gpus 0,1 | tee -a helmet1.txt

8、恢复训练

./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc.backup -gpus 0,1 | tee -a train7.log

9、单张图片测试（需要将batch、subvision均修改为1）

./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_final.weights test_data/p0.jpg

10、性能检测

计算mAp

./darknet detector map cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_80172.weights

计算recall（2097张的结果）

./darknet detector recall cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_final.weights

VOC2007test

mkdir results
#（PJ版本需要这一步）
# (会在/results生成默认的comp4_det_test_person.txt，这是在VOC2007 test上的结果)
./darknet detector valid cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_final.weights -gpu 0,1

#在 https://github.com/AlexeyAB/darknet/tree/master/scripts 下载voc_eval_py3.py reval_voc_py3.py ，在./执行
python reval_voc_py3.py output_dir='./'

训练常用指令

训练：加上了tee指令把训练日志保存到txt文本

./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg darknet53.conv.74 -gpus 0,1 |tee -a train7.txt

恢复训练

./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc.backup -gpus 0,1 tee -a train7.txt

测试

./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_50000.weights ../test_data/p2.jpg

VOC数据集格式

以上述VOC2007+VOC2012数据集为例，以下均为处理过的数据集：

VOCdevkit/
├── VOC2007
│   ├── Annotations     原始的VOC标注信息
│   ├── ImageSets		
│   │   └── Main		VOC的类标签，和人为提取的样本索引
│   ├── JPEGImages	    图片文件夹
│   └── labels			VOC-->YOLO格式的标注信息
└── VOC2012
     ├── Annotations
     ├── ImageSets
     │   └── Main
     ├── JPEGImages
     └── labels

VOC的xml格式

核心部分如下:

<annotation>
	<object>
        <name>person</name>
        <difficult>0</difficult>
        <bndbox>
            <xmin>xxx</xmin>
            <ymin>xxx</ymin>
            <xmax>xxx</xmax>
            <ymax>xxx</ymax>
		</bndbox>
	</object>
</annotation>

VOC的图片格式

行列分布同pillow.Image，先行后列

COCO数据集格式

数据集格式

COCO
├── annotations
├── filelist			训练图片位置
└── train2017
    ├── JPEGImages	图片
    └── labels			生成的YOLO格式标签

COCO数据集下载

COCO-->YOLO格式转换，代码包含了操作介绍

数据集统计

数据集 训练集（person） 测试集（person）
VOC2007 5011（2095） 4952（2097）
VOC2012 17125（4374） 未统计
COCO2017 118287（64115） 未统计

* 括号里面为person类图片数量

训练过程

数据集：VOC2007+VOC2012+COCO2017

硬件环境：GTX1080ti*2, Ubuntu16.04, CUDA9

训练迭代数：8w iters

训练技巧：参见how-to-train-to-detect-your-custom-objects

训练过程

上图是脚本analyse.py对训练日志train7-loss.txt的训练过程可视化

配置：batch=64/16，总计8w次迭代，在原来的5w次之后，追加2w次0.001和1w次0.0001，0.00001

耗时：5h/万次迭代

结果：loss=0.98

map p r f1 IOU
0.8552 0.85 0.84 0.84 69.4%

参考资料

yolov3训练的集大成者

配置文件的设定参考

YOLO官网