大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
须知： 对于占比较小的目标检测效果不好，虽然每个格子可以预测多个bounding box，但是最终只选择IOU（预测的矩形框和真实目标的交集与并集之比）最高的bounding box作为物体检测输出，即每个格子最多只预测出一个物体。当一个格子中包含多个物体时，如鸟群等，却只能检测出其中一个。另外，YOLO对车牌识别的效果一般。
一：下载YOLO3项目
git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
二：修改makefile配置
如果不使用相关功能，不必修改路径。
GPU=1 #如果使用GPU设置为1，CPU设置为0
CUDNN=0 #如果使用CUDNN设置为1，否则为0
OPENCV=0 #如果调用摄像头，还需要设置OPENCV为1，否则为0
OPENMP=0 #如果使用OPENMP设置为1，否则为0
DEBUG=0 #如果使用DEBUG设置为1，否则为0
CC=gcc
NVCC=nvcc #修改为自己的路径
AR=ar
ARFLAGS=rcs
OPTS=-Ofast
LDFLAGS= -lm -pthread
COMMON= -Iinclude/ -Isrc/
CFLAGS=-Wall -Wno-unused-result -Wno-unknown-pragmas -Wfatal-errors -fPIC
...
ifeq ($(GPU), 1)
COMMON+= -DGPU -I/usr/local/cuda/include/ #修改为自己的路径
CFLAGS+= -DGPU
LDFLAGS+= -L/usr/local/cuda/lib64 -lcuda -lcudart -lcublas -lcurand #修改为自己的路径
endif
保存后退出，在当前路径make一下。
三：准备数据集
首先创建一个目录来存储所有数据，如VOCdevkit/来包含VOC训练数据的子目录。创建子目录各文件夹结构如下所示：
—VOCdevkit
——VOC2019
———Annotations
———ImageSets
————Main
———JPEGImages
图片及标注可以从网上找，也可自己爬取后使用labelImg标注。
图片放入JPEGImages文件夹中。
对应图片标注生成的XML文件放入Annotations文件夹中。
labelImg下载方式：使用git命令
git clone https://github.com/tzutalin/labelImg
安装：
$ sudo apt-get install pyqt4-dev-tools # 安装PyQt4
$ sudo pip install lxml # 安装lxml，如果报错，可以试试下面语句
$ sudo apt-get install python-lxml
在labelImg目录下执行：
python labelImg.py
快捷键：
Ctrl + u 加载目录中的所有图像，鼠标点击Open dir同功能
Ctrl + r 更改默认注释目标目录(xml文件保存的地址)
Ctrl + s 保存
Ctrl + d 复制当前标签和矩形框
space 将当前图像标记为已验证
w 创建一个矩形框
d 下一张图片
a 上一张图片
del 删除选定的矩形框
Ctrl++ 放大
Ctrl– 缩小
Main中包含train.txt和val.txt
使用如下代码可生成对应的两个txt文件（代码位置与主目录同级）
import os
from os import listdir, getcwd
from os.path import join
if __name__ == '__main__':
source_folder='/home/lixiaoyu/darknet/scripts/VOCdevkit/VOC2019/JPEGImages/'
dest='/home/lixiaoyu/darknet/scripts/VOCdevkit/VOC2019/ImageSets/Main/train.txt'
dest2='/home/lixiaoyu/darknet/scripts/VOCdevkit/VOC2019/ImageSets/Main/val.txt'
file_list=os.listdir(source_folder)
train_file=open(dest,'a')
val_file=open(dest2,'a')
for file_obj in file_list:
file_path=os.path.join(source_folder,file_obj)
file_name,file_extend=os.path.splitext(file_obj)
file_num=int(file_name)
if(file_num<80000):
train_file.write(file_name+'\n')
else :
val_file.write(file_name+'\n')
train_file.close()
val_file.close()
在VOCdevkit同级目录下载voc_label.py文件
wget https://pjreddie.com/media/files/voc_label.py
修改文件中sets和classes，如：
sets=[('2019', 'train'), ('2019', 'val')]
classes = ["1"，“2”，“3”]
运行它
python voc_label.py
几分钟后，此脚本将生成所有必需的文件。如2019_train.txt和2019_val.txt文件,还会在VOCdevkit/VOC2019/labels/中生成大量标签文件。
类似于：
0 0.449074074074 0.679861111111 0.685185185185 0.456944444444
即：
<object-class> <x> <y> <width> <height>
四：下载预训练权重
wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74
五：修改3个配置文件
1.现在转到Darknet目录。我们必须更改cfg/voc.data配置文件以指向您的数据：
classes= 3
train = /home/lixiaoyu/darknet/scripts/2019_train.txt
valid = /home/lixiaoyu/darknet/scripts/2019_val.txt
names = /home/lixiaoyu/darknet/data/voc.names
backup = backup(忘说了...backup文件夹要自己创建在Darknet目录下)
2.更改data/voc.names（数据集的标签名）如本例：
1
2
3
3.修改cfg/yolov3-voc.cfg
[net]
#Testing
#batch=1
#subdivisions=1
#Training
batch=64 #批次，显存不够可减小，但会出现Nan问题（解决办法：增大batch。。。）
subdivisions=16 #训练迭代包含16组，每组4张图片
width=416
height=416
channels=3
momentum=0.9 #滑动平均模型，在训练的过程中不断地对参数求滑动平均，这样能够更有效地保持稳定性，使其对当前参数更新不敏感
decay=0.0005 #权重衰减，防止过拟合
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1
learning_rate=0.001 #学习率 学习率决定了参数移动到最优值的速度快慢
burn_in=1000
max_batches = 50200
policy=steps
steps=40000,45000
scales=.1,.1
......
[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=24 #3*(类别+5)
activation=linear
[yolo]
mask = 6,7,8
anchors = 10,13, 16,30, 33,23, 30,61, 62,45, 59,119, 116,90, 156,198, 373,326
classes=3 #类别
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .5
truth_thresh = 1
random=1 #如果显存很小，将random设置为0，关闭多尺度训练
......
[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=24 #这儿
activation=linear
[yolo]
mask = 3,4,5
anchors = 10,13, 16,30, 33,23, 30,61, 62,45, 59,119, 116,90, 156,198, 373,326
classes=3 #还有这儿
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .5
truth_thresh = 1
random=0
......
[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=24 #。。。
activation=linear
[yolo]
mask = 0,1,2
anchors = 10,13, 16,30, 33,23, 30,61, 62,45, 59,119, 116,90, 156,198, 373,326
classes=3 #。。。
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .5
truth_thresh = 1
random=0
六：训练
普通训练：
./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg darknet53.conv.74
若想使用多个GPU训练
./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg darknet53.conv.74 -gpus 0,1,2,3
如终止训练，权重会保存在backup文件夹下。如果要从检查点停止并重新启动训练
./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg backup/yolov3.backup -gpus 0,1,2,3
七：关于训练时打印的日志详解
如图所示：
Region 82 Avg IOU: 0.874546, Class: 0.983519, Obj: 0.984566, No Obj: 0.008776, .5R: 1.000000, .75R: 0.750000, count: 4
Region 94 Avg IOU: 0.686372, Class: 0.878314, Obj: 0.475262, No Obj: 0.000712, .5R: 1.000000, .75R: 0.200000, count: 5
Region 106 Avg IOU: 0.893751, Class: 0.762553, Obj: 0.388385, No Obj: 0.000089, .5R: 1.000000, .75R: 1.000000, count: 1
三个尺度上预测不同大小的框，82卷积层为最大预测尺度，使用较大的mask，可以预测出较小的物体，94卷积层 为中间预测尺度，使用中等的mask， 106卷积层为最小预测尺度，使用较小的mask，可以预测出较大的物体。
下面以其中一个为例：
Region 82 Avg IOU: 0.874546, Class: 0.983519, Obj: 0.984566, No Obj: 0.008776, .5R: 1.000000, .75R: 0.750000, count: 4
详解：
Region Avg IOU: 表示在当前subdivision内的图片的平均IOU，代表预测的矩形框和真实目标的交集与并集之比。
Class: 标注物体分类的正确率，期望该值趋近于1。
Obj: 越接近1越好。
No Obj: 期望该值越来越小，但不为零。
count: count后的值是所有的当前subdivision图片中包含正样本的图片的数量。
每过一个批次会返回一个输出：
1: 806.396851, 806.396851 avg, 0.000000 rate, 1.457291 seconds, 64 images
1： 指示当前训练的迭代次数
806.396851：是总体的Loss(损失）
806.396851 avg：是平均Loss，这个数值应该越低越好，一般到0.几的时候就可直接退出训练。
0.000000 rate：代表当前的学习率，是在.cfg文件中定义的。
1.843955 seconds：表示当前批次训练花费的总时间。
64 images：这一行最后的这个数值是1*64的大小，表示到目前为止，参与训练的图片的总量。
八：测试
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/one.jpg
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