Yolov2訓練自己的數據

一 、把20類改成1類

1. cfg/voc.data文件中:

classes 改成1

names=data/pasacal.names。

pasacal.names這一個文件要存在於darknet目錄下的data文件夾里，沒有的話可以自己在那個目錄下創建一個pasacal.txt，加上內容之后，修改文件后綴名變成pasacal.names即可，當然名字和路徑都可以自己定義。這個文件中的行數要和類數一致，每一行都是一個類別的名字。比如我的這一文件中就只有一行數據：“person”。這個文件在測試你訓練的model的時候會用到，系統會在圖片上畫出bounding box，bounding box上面的文字，也就是這個框中物體的名字，應該就來自這個文件。

      2、cfg/yolov2-voc.cfg文件中 :

          【region】層中 classes 改成1。

         【region】層上方第一個【convolution】層，其中的filters值要進行修改，改成(classes+ coords+ 1)* (NUM) ，我的情況中：(1+4+1)* 5=30，我把filters 的值改成了30。

           修改filters的建議來源自（https://groups.google.com/forum/#!topic/darknet/B4rSpOo84yg），我修改了之后一切正常。

     3、examples/yolo.c 文件中 :

• 位置大約第14行左右改成：char *voc_names={“n00000001”}，原來里面有20類的名字，我改成了唯一1類的名字。
• 位置大約第328行左右，修改draw_detection這個函數最后一個參數：20改成1。這個函數用於把系統檢測出的框給畫出來，並把畫完框的圖片傳回第一個參數im中，用於保存和顯示。
• 位置大約第361行左右，demo函數中，倒數第三個參數我把20改成了1，雖然不知道有沒有用，反正對結果沒什么影響。

    4、src/yolo_kernels.cu 文件中 :

• 位置第62行，draw_detection這個函數最后一個參數20改成1。

 

二、准備txt文檔

三、修改路徑

 1、cfg/voc.data文件中:

• train = /home/yolo_v2_tinydarknet/darknet/infrared/infrared_train.txt //infrared_train.txt的完整路徑
• valid = /home/yolo_v2_tinydarknet/darknet/infrared/infrared_val.txt //infrared_val.txt的完整路徑
• backup = /home/yolo_v2_tinydarknet/darknet/backup/ /* 這個路徑是YOLO用於備份的，在訓練過程中YOLO會不斷地對產生的weights文件進行備份，darknet目錄下就自帶一個backup文件夾，這個路徑指向那里。

2、examples/yolo.c 文件中:

•      

•  train_yolo函數中：

• char *train_images =" /home/yolo_v2_tinydarknet/darknet/infrared/infrared_train.txt";//infrared_train.txt的完整路徑
  char *backup_directory = "/home/yolo_v2_tinydarknet/darknet/backup/";//可以修改為自己的路徑

• validate_yolo函數中：

  char *base = "/home/yolo_v2_tinydarknet/darknet/results/comp4_det_test_";//可以修改自己的路徑，好像是用於保存測試結果
  list *plist=get_paths("/home/yolo_v2_tinydarknet/darknet/infrared/infrared_val.txt");//infrared_val.txt的完整路徑
  

  　　

• validate_yolo_recall函數中：

  char *base = "/home/yolo_v2_tinydarknet/darknet/results/comp4_det_test_";//可以修改自己的路徑
  list *plist = get_paths("/home/yolo_v2_tinydarknet/darknet/infrared/infrared_val.txt");//infrared_val.txt的完整路徑
  

  　　　　

3、src/detector.c 文件中: 

位置第375行改成：list *plist = get_paths(“/home/yolo_v2_tinydarknet/darknet/infrared/infrared_val.txt”);//改成infrared_val.txt的完整路徑

需要注意的是，這個文件里的validate_detector_recall函數是用來計算輸出recall值的，后面會說

 

對了，可能你注意到，輸入到系統的infrared_train.txt或者infrared_val.txt都只是圖片的完整路徑，你也知道，要進行訓練的話，除了需要圖片還需要標記信息，然而標記信息僅僅用我的腳本voc_label_change.py從xml轉換成了YOLO可識別的txt格式，但是它們的完整路徑並沒有輸入進系統，那么系統該怎么找到它們呢？

因為在訓練集中，一個圖片文件和這一圖片文件對應標記文件，他們倆除了后綴名之外其余的名稱是一樣的，所以src/yolo.c中有以下語句：

          find_replace(path, "dout", "labels", labelpath);
          find_replace(labelpath, "JPEGImages", "labels", labelpath);
          find_replace(labelpath, ".jpg", ".txt", labelpath);
          find_replace(labelpath, ".JPEG", ".txt", labelpath);

　　

函數會找到路徑中的圖片后綴名.jpg，自動替換成.txt。比如： 
/home/yolo_v2_tinydarknet/darknet/infrared/image/dout/0000.jpg 
自動替換后變成了 
/home/yolo_v2_tinydarknet/darknet/infrared/image/dout/0000.txt 
所以在使用voc_label_new.py轉換生成txt格式的標記信息之后，只需要把這些txt格式的標記文件復制到圖片所在的目錄下即可。系統根據替換后的路徑地址來讀取對應標記文件。