【Yolo3】一文掌握图像标注、训练、识别（Keras+TensorFlow-gpu）

2020-04-01 15:16 5357人阅读评论(0)

文章目录

一、前言
二、训练集标注

1. 图像标注

（1）下载LabelImg
（2）图像标注

2.生成索引

（1）VOC结构
（2）生成voc索引
（3）生成yolo索引

3.图像训练

（1）转换权重文件
（2）训练
（3）优化

三、图像识别

一、前言

yolo是一种简易快捷的目标检测算法，它可以对图像做识别和目标检测，因为比一般算法快速，特别是到了v3版本，也可以对视频做实时识别。

在前一篇文章【Yolo3】入门目标检测实验–Python+Opencv2+dnn中，我们通过官方的模型检测出来了“鸟”：

之前的模型支持检测以下物体：

人 自行车 汽车 摩托车 飞机 巴士 火车 卡车 船 红绿灯 消防栓 站牌 停车咪表 板凳 鸟 猫 狗 
马 羊 牛 象 熊 斑马 长颈鹿 背包 雨伞 手袋 领带 手提箱 飞碟 滑雪 单板滑雪 运动的球 
风筝 棒球棒 棒球手套 滑板 冲浪板 网球拍 瓶 酒杯 杯 叉 刀 勺 碗 香蕉 苹果 三明治 橙 
花椰菜 胡萝卜 热狗 披萨 甜甜圈 蛋糕 椅子 沙发 盆栽植物  床 餐桌  厕所 电视 笔记本
鼠标 遥控 键盘 手机  微波 烤箱 烤面包 片 冰箱 本书 时钟 花瓶 剪刀 泰迪熊 吹风机 牙刷

如果需要检测更多的物体该怎么办呢？——本篇阐述如何制作自己的训练集。

一个小故事来描述yolo图像识别 的过程：

我们当老师，yolo当学生，学习过程分为——备课、教学、考试：
1.老师需要备课、整理每个单元的知识点 (图像标注)
2.老师上课教学（生成索引）
3.学生做课后作业（图像训练）
4.考试测评（图像识别）

图片就是课程内容、标注框就是知识点。

~~先说断，后不乱~~

环境：windows10 + anaconda3（conda4.8.2）+ labelImg1.8.1 + VSCode
版本：python3.6.0 + opencv4.1.0 + yolo3 +keras 2.3.1 +tensorflow-gpu2.1.0

环境安装记录：
【GPU】win10 (1050Ti)+anaconda3+python3.6+CUDA10.0+tensorflow-gpu2.1.0
库：numpy1.18.2、Pillow7.0.0、matplotlib 、python-opencv4.2.0

源码源码：

https://gitee.com/cungudafa/keras-yolo3

二、训练集标注

老师备课阶段——图片是课程内容，标注框时知识点。

在yolo中，使用的是网格标注：

我们需要使用到图片标注工具：labelImg，需要安装一下这个软件（支持windows和Ubantu）

标注后的文件保存为xml形式，是这样的：

1. 图像标注

老师备课，准备教学素材。 LabelImg就是老师的备课工具!

（1）下载LabelImg

LabelImg 是一个可视化的图像标定工具。Faster R-CNN，YOLO，SSD等目标检测网络所需要的数据集，均需要借此工具标定图像中的目标。生成的 XML 文件是遵循 PASCAL VOC 的格式的。

下载地址1：https://github.com/tzutalin/labelImg/releases(可以源码安装、也可以直接下载exe免安装版本)
我下载的是windows免安装版本，下载如果很慢，可以使用以下链接：
下载地址2：链接: https://pan.baidu.com/s/1kwwO5VxLMpAuKFvckPpHyg 提取码: 2557
好人一生平安！

（2）图像标注

具体的备课内容——知识点就是标注方框信息。

准备
下载完成后是一个可执行exe文件，注意存放到一个非中文的路径下。

同时，我创建了三个文件夹：
- photos：存放原图片
  这里我存放了5张小兔子的图片，可参考Python爬取百度图片并保存到本地。
- Annotations：存放xml标注信息文件
- JPEGImages：存放压缩图片
标注
运行labelImage，调整到合适大小；熟记使用6步骤：
打开文件夹（photos）-》设置保存文件夹（annotations）
设置自动保存（view -》auto Saving）-》标注框（Create RectBox）并命名
快捷键A保存xml-》快捷键D下一张

附：（labelImg快捷键表）

标注示例（轮廓对齐原则）：

（建议从左下角标注到右上角，因为在图片读取中顺序是(x1，y1)到(x2，y2)）
标签英文！！！因为后面在python读取不出错

快捷键A，D之后：Annotations文件夹保存了我们标记的文件，（之后我们训练时会用到这个文件夹）

问：yolo需要标注多少张图片呢？

答：取决于你的数据集，简单的几千张就够，复杂的就要比较大了。

说明：YOLOv3的样本都不需要负样本，只需要你标出目标物体就行了。但是为了提高准确率需要注意一下三点了：

对目标的大小也没多大要求，但是不能太小（比如小到只有七八个像素点）
样本足够多（各种大小、角度最好都来点）
标注的时候一定要仔细，不要图快，不然后面要返工（亲身经历），bounding box要刚好圈住目标物体（当然你想同时识别物体的局部的话那么同一局部的图片也要足够多）
在复杂的场景下面，也可以添加负样本，也就是说一张图片里面没有目标物体，样本对应的标签只要给一个空的txt文件就行了。比例的话我觉占总样本的一半吧。

现在可以疯狂标注了! 毕竟一个老师教会yolo学生识字，要不断备课。老师不容易呀！

2.生成索引

老师开始上课啦，yolo同学要认真听讲。这是数据预处理阶段。

（1）VOC结构

本学期的课程目录，由老师整理的备课而来。

VOC全称Visual Object Classes，出自The PASCAL Visual Object Classes（VOC）Challenge，这个挑战赛从2005年开始到2012年，每年主办方都会提供一些图片样本供挑战者识别分类。
文件目录：

图片源于 | チン昶

我们在工程目录下按照层级新建VOC目录，并把我们标注的内容复制到工程目录下：

（2）生成voc索引

上课：老师把每个单元的知识板书在黑板上 (获取xml内容到txt中)

将voc数据集生成索引txt保存在ImageSets/Main目录下：
在工程yolov3/VOCdevkit/VOC2007/目录下生成：test.txt, train.txt, val.txt。

"""
voc_annotation.py
# 生成voc索引

VOCdevkit/VOC2007/
    Annotations/   ---xml文件
    ImageSets/
        Layout/
        Main/
            train.txt/       ---voc训练索引
            test.txt/        ---voc测试索引
            trainval.txt/    ---voc训练测试索引
            val.txt/         ---voc验证索引
        Segmentation/
    JPEGImages/    ---图片
    
"""

import os
import random

trainval_percent = 0.1
train_percent = 0.9
VOC_path = 'D:/myworkspace/JupyterNotebook/yolov3/VOCdevkit/VOC2007/'
xmlfilepath = os.path.join(VOC_path, 'Annotations')
txtsavepath = os.path.join(VOC_path, 'ImageSets/Main')
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)

num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)

ftrainval = open(VOC_path+'ImageSets/Main/trainval.txt', 'w')
ftest = open(VOC_path+'ImageSets/Main/test.txt', 'w')
ftrain = open(VOC_path+'ImageSets/Main/train.txt', 'w')
fval = open(VOC_path+'ImageSets/Main/val.txt', 'w')

for i in list:
    name = total_xml[i][:-4] + '\n'
    if i in trainval:
        ftrainval.write(name)
        if i in train:
            ftest.write(name)
        else:
            fval.write(name)
    else:
        ftrain.write(name)

ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest.close()

我这里示范有 蝴蝶、鱼、兔子：

（3）生成yolo索引

上课：同学们记笔记——抄黑板上的板书、勾画重点笔记（txt补充标记框内容）

在工程目录yolov3/下生成：test.txt, train.txt, val.txt。注意：classes是要训练的对象。

"""
# 生成yolo索引
# yolo_annotation.py（修改于官方的voc_annotation.py）

model_data/
        voc_class.txt/   ---配置文件,保存所有对象信息
        train.txt/       ---yolo训练索引
        test.txt/        ---yolo测试索引
        trainval.txt/    ---yolo训练测试索引
        val.txt/         ---yolo验证索引

"""

import xml.etree.ElementTree as ET
from os import getcwd

sets = [('2007', 'train'), ('2007', 'val'), ('2007', 'test')]

classes = ["fish", "butterfly", "rabbit"]  # 你要训练的对象

# 1.保存所有对象信息
classes_file = open('model_data/voc_class.txt', 'w')
for idx in classes:
    classes_file.write(str(idx))
    classes_file.write('\n')
classes_file.close()


def convert_annotation(year, image_id, list_file):
    """Annotations中xml加上真实框信息
    """
    in_file = open('VOCdevkit/VOC%s/Annotations/%s.xml' % (year, image_id))
    tree = ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()

    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 = (int(xmlbox.find('xmin').text), int(xmlbox.find('ymin').text),
             int(xmlbox.find('xmax').text), int(xmlbox.find('ymax').text))
        list_file.write(" " + ",".join([str(a)
                                        for a in b]) + ',' + str(cls_id))


wd = getcwd()  # 获得当前的工作目录

for year, image_set in sets:
    image_ids = open('VOCdevkit/VOC%s/ImageSets/Main/%s.txt' %
                     (year, image_set)).read().strip().split()  # 读取VOC目录下txt中图片路径信息
    # 2.model_data目录下yolo索引txt中加上真实框标注信息
    list_file = open('model_data/%s.txt' % (image_set), 'w')
    for image_id in image_ids:
        list_file.write('%s/VOCdevkit/VOC%s/JPEGImages/%s.jpg' %
                        (wd, year, image_id))  # 3.VOC目录下voc索引txt中加上图片路径信息
        # 4.Annotations中xml加上真实框信息
        convert_annotation(year, image_id, list_file)
        list_file.write('\n')
    list_file.close()

查看文件可以发现：yolo索引是图片地址+真实框位置 ，classes此处仅标记了fish:

全部标记：根据你的需要修改

classes = ["fish","butterfly","rabbit"] # 你要训练的对象

这里存放在model_data目录：

3.图像训练

下课了：现在是yolo学生开始做课后作业，对学习的内容加以巩。这个过程叫做迁移学习。

（1）转换权重文件

课后例题讲解

将 DarkNet 的.weights文件转换成 Keras 的.h5文件
准备三个文件:convert.py , yolov3.cfg , yolov3.weights

有教程是在这里修改了yolov3.cfg，会造成nan现象，这里没有修改用原cfg

执行语句：

python convert.py -w yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo_weights.h5

生成h5文件存放位置：model_data/yolo_weights.h5 ，后面训练时会用到。

先验参数：yolo_anchors.txt

anchors是SPP(spatial pyramid pooling)思想的逆向，即将不同尺寸的输入resize成为相同尺寸的输出。所以SPP的逆向就是，将相同尺寸的输出，倒推得到不同尺寸的输入。

参考：YOLO-v3模型参数anchor设置
我这里也没有修改，用的原始值

（2）训练

课后作业

下载源码
train.py （我也实在不明白，只好啃github源码了）

参考1：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
（Python 3.5.2 +Keras 2.1.5+ tensorflow 1.6.0）
参考2：https://github.com/bubbliiiing/yolo3-keras
（Keras2.1.15 + tensorflow1.13.1）
上面两种参考都是tensorflow-gpu1.x版本，食用时有出入修改，后面讲到。

根据参考2我下载相应辅助函数：（nets为 darknet53 网络模型，utils为图像加载辅助函数）

下载的训练函数：（全部源码可以在我gitee上查看）
tf- gpu 2.1.0 版本遇到的问题及修改
- 修改1：128行左右（用到tf1的config函数和session函数）
```
#原版 config = tf.ConfigProto()
config = tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_placement=True)

#原版 set_session(tf.Session(config=config)) 
tf.compat.v1.keras.backend.set_session(tf.compat.v1.Session(config=config))  #注意 ，这里为tensorflow2.0版本，与第1.0有差距。
```
- 修改2：(module 'keras.backend' has no attribute 'control_flow_ops')
  
  D:\mydownload\Anaconda3\envs\tensorflow\Lib\site-packages\keras\
  backend\ __ init__.py添加：
```
from .load_backend import control_flow_ops
```
  backend\tensorflow_backend.py添加：
```
from tensorflow.python.ops import control_flow_ops
```
- 修改3：('Model'object has no attribute '_get_distribution_strategy')
  修改，记得备份：D:\mydownload\Anaconda3\envs\tensorflow\Lib\site-packages\
  tensorflow_core\python\keras\ callbacks.py
  
  参考链接
- 修改4：文件目录不存在，手动新建—项目根目录\logs\train\plugins\profile
运行ok了，

之前因为我生成.h5时，修改了yolov3.cfg,出现nan现象：
ctrl+c中断，别担心，我们每轮h5都有保存，可以继续学习：
参考Keras 搭建自己的yolo3目标检测平台,就是把train.py中:
- initial_epoch改为你预先训练的轮数
- 预训练模型model_data/yolo_weights.h5改为logs下已训练保存的版本
防止中途断掉前功尽弃。
成功运行效果：
最终loss降到了21.5，效果不是很理想；在5,6最大到10左右，才是进行预测的最好模型！

拥有模型就等于完成了作业，骄傲！

（3）优化

学霸开始发言：（这里，这里和那里都可以用更优的算法）

学渣的做法：（玩命标注和训练）

步骤1 ：调整图像标注（增加图片的丰富性）
步骤3 ：修改train.py 的训练次数epochs

参考学习：【YOLO】使用VOC数据集训练自己的YOLOv3模型（Keras/TensorFlow）

三、图像识别

老师需要检查yolo同学的学习效果，接下来安排考试。这是测试阶段。
yolo同学要加油啊！

参考https://github.com/qqwweee/keras-yolo3/blob/master/yolo.py
可直接运行yolo.py 和yolo_vedio.py

这里yolo.py调用了nets和utils辅助函数、注意模型相关路径、调整置信度是绘图的关键（避免检测不到框或者绘制很多框）：

这里单独测试：predict.py
(注意你的图片路径)

也可以直接检测：

python yolo_video.py --input D:\myworkspace\dataset\test.mp4

最后，我自己的检测效果：65%的准确率，哈哈哈有待加强！

（这里用model_data/yolo_weights.h5原始模型，效果是100%🤣）

python yolo_video.py --input D:\myworkspace\dataset\xuanya.mp4

视频检测结果：

相信我已经掌握 图像标注、训练、识别 全部流程！

继续修改、训练，直到得到满意的分数！

警告：FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
解决：参考链接

转载：https://blog.csdn.net/cungudafa/article/details/105074825

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