完整YOLOv3流程
原作者 : YunYang1994

論文： YOLOv3

環(huán)境： win7 + anaconda + python3.6 ( 建議用anaconda，方便一些)

下載代碼之前，請先裝好環(huán)境和相關(guān)依賴。

pip install -r docs/requirements.txt

1.github下載YOLOv3的tensorflow實現(xiàn)代碼。

git clone git@github.com:sowei728/tensorflow_for_YOLOv3.git

2.下載YOLOv3的初始權(quán)值放到checkpoint文件夾中。

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
windows 沒有wget命令就直接找個瀏覽器把URL輸進(jìn)去就好了

3.標(biāo)注自己的VOC格式數(shù)據(jù)。

使用labelImg腳本，下載地址： http://tzutalin.github.io/labelImg/

腳本使用非常簡單，自己看看就會了，最后腳本生成的xml文件放入dataset文件夾的anno文件夾中，原jpg的圖片放入images文件夾中

4. 將xml文件中的標(biāo)注信息匯總到txt中。

自己新建3個txt文件：

labels.txt 存放所有圖片的標(biāo)注信息

train.txt 存放訓(xùn)練圖片的標(biāo)注信息（總圖片的80%）

test.txt 存放測試圖片的標(biāo)注信息（總圖片的20%）
文件內(nèi)容：(以空格隔開)

圖片路徑 x1min y1min x1max y1max cls1_id x2min y2min x2max y2max cls2_id …
運(yùn)行腳本即可：

python scripts/load_xml_into_txt.py

5.將train.txt和test.txt轉(zhuǎn)化為train.tfrecords和test.tfrecords文件。

python convert_tfrecord.py --dataset_txt ./apple_dataset/train.txt --tfrecord_path_prefix ./apple_dataset/apple_train

python convert_tfrecord.py --dataset_txt ./apple_dataset/test.txt --tfrecord_path_prefix ./apple_dataset/apple_test
apple_test.tfrecords 和 apple_train.tfrecords會生成在dataset目錄下

6. 查看文件標(biāo)注有無問題。

python show_input_image.py
如果正常出現(xiàn)圖像及標(biāo)注信息則代表文件標(biāo)注無問題

7.kmeans求出k個anchor box的長寬。

python kmeans.py
會輸出準(zhǔn)確率和k個anchor box的長寬信息，本實驗中確定的k值為9

長寬信息需要填入到data/apple_anchors.txt中

8.轉(zhuǎn)化yolov3.weights為ckpt模型權(quán)值。

python convert_weight.py --convert

9.訓(xùn)練模型，保存模型到checkpoint文件夾中。

python quick_train.py

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的用tensorflow实现yolov3的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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