yolov4Linux,基于Darknet的YOLOv4目标检测

一、Windows环境下的YOLOv4目标检测

1、环境配置

环境准备：Win10、CUDA10.1、cuDNN7.65、Visual Studio 2019、OpenCV 3.4

(1)Visual Studio2019企业版安装

(3)下载并安装CUDA10.1，下载安装cuDNN7.65

对于cudnn直接将其解开压缩包，然后需要将bin，include，lib中的文件复制粘贴到cuda的文件夹下，比如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

(4)CUDA安装测试

(5)OpenCV安装

下载

2、克隆或下载YOLOv4

在GitHub上直接下载，并将解压后的darknet-master文件夹改名为darknet

3、Visual Studio2019配置YOLOv4项目

(1)复制opencv文件

在文件夹C:\Program Files (x86)\opencv\build\x64\vc15\bin的两个dll文件：opencv_ffffmpeg340_64.dll和opencv_world340.dll复制到D:\darknet\build\darknet\x64

(2)Visual Studio 2019项目配置

用visual studio2019打开darknet.sln文件

然后需要重启电脑。

打开darknet.sln项目，对其进行配置：项目 ->属性；注意应选release和x64

(3)接下来几个步骤比较关键

注意检查Windows SDK版本

添加opencv3.4的包含目录和库目录(按照自己的opencv3.4的路径)包含目录：

C:\Program Files (x86)\opencv\build\include

C:\Program Files (x86)\opencv\build\include\opencv

C:\Program Files (x86)\opencv\build\include\opencv2

库目录：C:\Program Files (x86)\opencv\build\x64\xc14\lib

附加依赖项

添加附加依赖项(按照自己的opencv3.4的路径)：C:\Program Files (x86)\opencv\build\x64\vc14\lib\opencv_world340.lib

4、Visual Studio2019编译YOLOv4项目

点击“重新生成解决方案”。可能有下述错误：严重性代码说明项目文件行禁止显示状态错误 MSB4019 找不到导入的项目“C:\Program Files(x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations\CUDA 10.0.props”。请确认 Import 声明“C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations\CUDA 10.0.props”中的表达式正确，且文件位于磁盘上。 darknet D:\darknet\build\darknet\darknet.vcxproj

解决方法：将D:\darknet\build\darknet\darknet.vcxproj中版本号进行修改如下

仍然有错误时的解决方法：

将NVIDIA CUDA的安装程序(.exe文件)数据解压到一个指定文件夹中(最好是放在一个文件夹，解压后会出现很多文件，这样方便查找)

"D:\Temp\CUDA\VisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions"下的文件直接拷贝到“C:\Program Files (x86)\Microsoft VisualStudio\2019\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations”文件夹中。

再次点击重新生决方案，这时成解应该编译成功，并产生可执行文件D:\darknet\build\darknet\x64\darknet.exe

5、YOLOv4权重文件下载

yolov4.weight下载，拷贝权重文件到D:\darknet\build\darknet\x64

6、YOLOv4目标检测测试

(1)测试图片

在D:\darknet\build\darknet\x64\ 目录下执行：

darknet.exe detector test cfg\coco.data cfg\yolov4.cfg yolov4.weights data\dog.jpg

结果如下：

(2)测试视频

在D:\darknet\build\darknet\x64\ 目录下执行：

darknet.exe detector demo cfg\coco.data cfg\yolov4.cfg yolov4.weights data\driving.mp4

7、使用YOLOv4训练自己的数据集

(1)数据集准备

使用PASCAL VOC数据集的目录结构(建立文件夹层次为 D:\darknet\build\darknet\x64\VOCdevkit\ VOC2007):

JPEGImages放所有的训练和测试图片；Annotations放所有的xml标记文件

(2)训练集和测试集生成

在D:\darknet\build\darknet\x64\目录下执行：python genfiles.py

在VOCdevkit \ VOC2007目录下可以看到生成了文件夹labels ，同时在darknet下生成了两个文件2007_train.txt和2007_test.txt。2007_train.txt和2007_test.txt分别给出了训练图片文件和测试图片文件的列表，含有每个图片的路径和文件名。

另外，在VOCdevkit \ VOC2007\ImageSets\Main目录下生产了两个文件test.txt和train.txt，分别给出了训练图片文件和测试图片文件的列表，但只含有每个图片的文件名(不含路径和扩展名)。labels下的文件是images文件夹下每一个图像的yolo格式的标注文件，这是由annotations的xml标注文件转换来的。

最终训练只需要：2007_train.txt，2007_test.txt，labels下的标注文件和 VOCdevkit\VOC2007\JPEGImages下的图像文件。

生成YOLO格式的txt标记文件内容如下：

genfiles.py文件如下：

import xml.etree.ElementTree as ET

import pickle

import os

from os import listdir, getcwd

from os.path import join

import random

classes=["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"]

def clear_hidden_files(path):

dir_list = os.listdir(path)

for i in dir_list:

abspath = os.path.join(os.path.abspath(path), i)

if os.path.isfile(abspath):

if i.startswith("._"):

os.remove(abspath)

else:

clear_hidden_files(abspath)

def convert(size, box):

dw = 1./size[0]

dh = 1./size[1]

x = (box[0] + box[1])/2.0

y = (box[2] + box[3])/2.0

w = box[1] - box[0]

h = box[3] - box[2]

x = x*dw

w = w*dw

y = y*dh

h = h*dh

return (x,y,w,h)

def convert_annotation(image_id):

in_file = open('VOCdevkit\VOC2007\Annotations\%s.xml' %image_id)

out_file = open('VOCdevkit\VOC2007\labels\%s.txt' %image_id, 'w')

tree=ET.parse(in_file)

root = tree.getroot()

size = root.find('size')

w = int(size.find('width').text)

h = int(size.find('height').text)

for obj in root.iter('object'):

difficult = obj.find('difficult').text

cls = obj.find('name').text

if cls not in classes or int(difficult) == 1:

continue

cls_id = classes.index(cls)

xmlbox = obj.find('bndbox')

b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text))

bb = convert((w,h), b)

out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')

in_file.close()

out_file.close()

wd = os.getcwd()

work_sapce_dir = os.path.join(wd, "VOCdevkit\\")

if not os.path.isdir(work_sapce_dir):

os.mkdir(work_sapce_dir)

work_sapce_dir = os.path.join(work_sapce_dir, "VOC2007\\")

if not os.path.isdir(work_sapce_dir):

os.mkdir(work_sapce_dir)

annotation_dir = os.path.join(work_sapce_dir, "Annotations\\")

if not os.path.isdir(annotation_dir):

os.mkdir(annotation_dir)

clear_hidden_files(annotation_dir)

image_dir = os.path.join(work_sapce_dir, "JPEGImages\\")

if not os.path.isdir(image_dir):

os.mkdir(image_dir)

clear_hidden_files(image_dir)

VOC_file_dir = os.path.join(work_sapce_dir, "ImageSets\\")

if not os.path.isdir(VOC_file_dir):

os.mkdir(VOC_file_dir)

VOC_file_dir = os.path.join(VOC_file_dir, "Main\\")

if not os.path.isdir(VOC_file_dir):

os.mkdir(VOC_file_dir)

train_file = open(os.path.join(wd, "2007_train.txt"), 'w')

test_file = open(os.path.join(wd, "2007_test.txt"), 'w')

train_file.close()

test_file.close()

VOC_train_file = open(os.path.join(work_sapce_dir, "ImageSets\\Main\\train.txt"), 'w')

VOC_test_file = open(os.path.join(work_sapce_dir, "ImageSets\\Main\\test.txt"), 'w')

VOC_train_file.close()

VOC_test_file.close()

if not os.path.exists('VOCdevkit\\VOC2007\\labels'):

os.makedirs('VOCdevkit\\VOC2007\\labels')

train_file = open(os.path.join(wd, "2007_train.txt"), 'a')

test_file = open(os.path.join(wd, "2007_test.txt"), 'a')

VOC_train_file = open(os.path.join(work_sapce_dir, "ImageSets\\Main\\train.txt"), 'a')

VOC_test_file = open(os.path.join(work_sapce_dir, "ImageSets\\Main\\test.txt"), 'a')

list = os.listdir(image_dir) # list image files

probo = random.randint(1, 100)

print("Probobility: %d" % probo)

for i in range(0,len(list)):

path = os.path.join(image_dir,list[i])

if os.path.isfile(path):

image_path = image_dir + list[i]

voc_path = list[i]

(nameWithoutExtention, extention) = os.path.splitext(os.path.basename(image_path))

(voc_nameWithoutExtention, voc_extention) = os.path.splitext(os.path.basename(voc_path))

annotation_name = nameWithoutExtention + '.xml'

annotation_path = os.path.join(annotation_dir, annotation_name)

probo = random.randint(1, 100)

print("Probobility: %d" % probo)

if(probo < 75):

if os.path.exists(annotation_path):

train_file.write(image_path + '\n')

VOC_train_file.write(voc_nameWithoutExtention + '\n')

convert_annotation(nameWithoutExtention)

else:

if os.path.exists(annotation_path):

test_file.write(image_path + '\n')

VOC_test_file.write(voc_nameWithoutExtention + '\n')

convert_annotation(nameWithoutExtention)

train_file.close()

test_file.close()

VOC_train_file.close()

VOC_test_file.close()

(3)修改配置文件

新建data\voc.names文件，该文件内容存放数据标签名，可以复制data\voc.names再根据自己情况的修改(修改成自己的分类)；可以重新命名等。

新建 data\voc.data文件，可以复制data\voc.data再根据自己情况的修改；可以重新命等。

classes = N ，N为自己的分类数量；train 训练集完整路径列表；valid 测试集完整路径列表；names = data/voc.names 类别文件；backup = backup/ 训练结果保存在darknet/backup/目录下。

新建cfg\yolov4-voc.cfg，可以复制cfg\yolov4-custom.cfg再根据自己情况的修改；可以重新命名等。

yolov4-voc.cfg文件参数说明：

batch: 每一次迭代送到网络的图片数量，也叫批数量。增大这个可以让网络在较少的迭代次数内完成一个epoch。在固定最大迭代次数的前提下，增加batch会延长训练时间，但会更好的寻找到梯度下降的方向。如果你显存够大，可以适当增大这个值来提高内存利用率。这个值是需要大家不断尝试选取的，过小的话会让训练不够收敛，过大会陷入局部最优。

subdivision：这个参数它会让你的每一个batch不是一下子都丢到网络里。而是分成subdivision对应数字的份数，一份一份的跑完后，在一起打包算作完成一次iteration。这样会降低对显存的占用情况。如果设置这个参数为1的话就是一次性把所有batch的图片都丢到网络里，如果为2的话就是一次丢一半。(subdivisions=8 ,如果显存溢出改为16,32或64)

angle：图片旋转角度，这个用来增强训练效果的。从本质上来说，就是通过旋转图片来变相的增加训练样本集。

saturation，exposure，hue：饱和度，曝光度，色调，这些都是为了增强训练效果用的。

learning_rate：学习率，训练发散的话可以降低学习率。学习遇到瓶颈，loss不变的话也减低学习率。

max_batches：最大迭代次数。

policy：学习策略，一般都是step这种步进式。

step，scales：这两个是组合一起的，举个例子：learn_rate: 0.001, step:100,25000,35000 scales: 10, .1, .1 这组数据的意思就是在0-100次iteration期间learning rate为原始0.001，在100-25000次iteration期间learning rate为原始的10倍0.01，在25000-35000次iteration期间learning rate为当前值的0.1倍，就是0.001，在35000到最大iteration期间使用learning rate为当前值的0.1倍，就是0.0001。随着iteration增加，降低学习率可以是模型更有效的学习，也就是更好的降低train loss。

在cfg\yolov4-voc.cfg文件中，三个yolo层和各自前面的convolutional层的参数需要修改：filters=num╳(classes+5)，5的意义是4个坐标加一个置信率num表示YOLO中每个cell预测的框的个数，yolo层中的classes为类别，YOLOV3中为3。此处的值要根据自己的数据集进行更改，例如识别 4 个类别，则：filters=3 ╳(4+5)=27。

(4)使用YOLOv4进行训练

下载权重文件：yolov4.conv.137，放置在D:\darknet\build\darknet\x64目录下这里的训练使用迁移学习，所以下载的yolov4在coco数据集上的预训练权重文件(不含全连接层)

训练网络(如需要显示训练过程的map变化，在命令末尾加-map)：

darknet.exe detector train data\voc.data cfg\yolov4.cfg yolov4.conv.137 -map

网络训练建议：

batch=16

subdivisions=8 (如果显存溢出改为16，64)

把max_batches设置为 (classes*2000)；但最小为4000。例如如果训练3个目标类别，max_batches=6000

把steps改为max_batches的80% and 90%；例如steps=4800, 5400。

为增加网络分辨率可增大height和width的值，但必须是32的倍数 (height=608, width=608 or 32的整数倍) 。这有助于提高检测精度。

(5)mAP性能统计

统计 mAP@IoU=0.50：