睿智的目标检测39——TF2搭建YoloV4-Tiny目标检测平台（tensorflow2）
学习前言
还有TF2版本的。
什么是YOLOV4-Tiny
YOLOV4是YOLOV3的改进版，在YOLOV3的基础上结合了非常多的小Tricks。
尽管没有目标检测上革命性的改变，但是YOLOV4依然很好的结合了速度与精度。
根据上图也可以看出来，YOLOV4在YOLOV3的基础上，在FPS不下降的情况下，mAP达到了44，提高非常明显。
YOLOV4整体上的检测思路和YOLOV3相比相差并不大，都是使用三个特征层进行分类与回归预测。
YoloV4-Tiny是YoloV4的简化版，少了一些结构，但是速度大大增加了，YoloV4共有约6000万参数，YoloV4-Tiny则只有600万参数。
YoloV4-Tiny仅使用了两个特征层进行分类与回归预测。
代码下载
https://github.com/bubbliiiing/yolov4-tiny-tf2
喜欢的可以给个star噢！
YoloV4-Tiny结构解析
1、主干特征提取网络Backbone
当输入是416x416时，特征结构如下：
当输入是608x608时，特征结构如下：
而在YoloV4-Tiny中，其使用了CSPdarknet53_tiny作为主干特征提取网络。
和CSPdarknet53相比，为了更快速，将激活函数重新修改为LeakyReLU。
CSPdarknet53_tiny具有两个特点：
1、使用了CSPnet结构。
CSPnet结构并不算复杂，就是将原来的残差块的堆叠进行了一个拆分，拆成左右两部分：
主干部分继续进行原来的残差块的堆叠；
另一部分则像一个残差边一样，经过少量处理直接连接到最后。
因此可以认为CSP中存在一个大的残差边。
2、进行通道的分割
在CSPnet的主干部分，CSPdarknet53_tiny会对一次3x3卷积后的特征层进行通道的划分，分成两部分，取第二部分。
在tensorflow中使用tf.split进行划分。
#---------------------------------------------------#
# CSPdarknet的结构块
# 存在一个大残差边
# 这个大残差边绕过了很多的残差结构
#---------------------------------------------------#
def resblock_body(x, num_filters):
# 特征整合
x = DarknetConv2D_BN_Leaky(num_filters, (3,3))(x)
# 残差边route
route = x
# 通道分割
x = Lambda(route_group,arguments={'groups':2, 'group_id':1})(x)
x = DarknetConv2D_BN_Leaky(int(num_filters/2), (3,3))(x)
# 小残差边route1
route_1 = x
x = DarknetConv2D_BN_Leaky(int(num_filters/2), (3,3))(x)
# 堆叠
x = Concatenate()([x, route_1])
x = DarknetConv2D_BN_Leaky(num_filters, (1,1))(x)
# 第三个resblockbody会引出来一个有效特征层分支
feat = x
# 连接
x = Concatenate()([route, x])
x = MaxPooling2D(pool_size=[2,2],)(x)
# 最后对通道数进行整合
return x, feat
利用主干特征提取网络，我们可以获得两个shape的有效特征层，即CSPdarknet53_tiny最后两个shape的有效特征层，传入加强特征提取网络当中进行FPN的构建。
全部实现代码为：
from functools import wraps
from tensorflow.keras import backend as K
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Add, ZeroPadding2D, UpSampling2D, Concatenate, MaxPooling2D, Lambda, Layer, LeakyReLU, BatchNormalization
from tensorflow.keras.regularizers import l2
from utils.utils import compose
import tensorflow as tf
def route_group(input_layer, groups, group_id):
# 对通道数进行均等分割，我们取第二部分
convs = tf.split(input_layer, num_or_size_splits=groups, axis=-1)
return convs[group_id]
#--------------------------------------------------#
# 单次卷积
#--------------------------------------------------#
@wraps(Conv2D)
def DarknetConv2D(*args, **kwargs):
# 多了一个正则化的项
# 正则化系数5e-4
darknet_conv_kwargs = {'kernel_regularizer': l2(5e-4)}
darknet_conv_kwargs['padding'] = 'valid' if kwargs.get('strides')==(2,2) else 'same'
darknet_conv_kwargs.update(kwargs)
return Conv2D(*args, **darknet_conv_kwargs)
#---------------------------------------------------#
# 卷积块
# DarknetConv2D + BatchNormalization + LeakyReLU
#---------------------------------------------------#
def DarknetConv2D_BN_Leaky(*args, **kwargs):
no_bias_kwargs = {'use_bias': False}
no_bias_kwargs.update(kwargs)
return compose(
DarknetConv2D(*args, **no_bias_kwargs),
BatchNormalization(),
LeakyReLU(alpha=0.1))
#---------------------------------------------------#
# CSPdarknet的结构块
# 存在一个大残差边
# 这个大残差边绕过了很多的残差结构
#---------------------------------------------------#
def resblock_body(x, num_filters):
# 特征整合
x = DarknetConv2D_BN_Leaky(num_filters, (3,3))(x)
# 残差边route
route = x
# 通道分割
x = Lambda(route_group,arguments={'groups':2, 'group_id':1})(x)
x = DarknetConv2D_BN_Leaky(int(num_filters/2), (3,3))(x)
# 小残差边route1
route_1 = x
x = DarknetConv2D_BN_Leaky(int(num_filters/2), (3,3))(x)
# 堆叠
x = Concatenate()([x, route_1])
x = DarknetConv2D_BN_Leaky(num_filters, (1,1))(x)
# 第三个resblockbody会引出来一个有效特征层分支
feat = x
# 连接
x = Concatenate()([route, x])
x = MaxPooling2D(pool_size=[2,2],)(x)
# 最后对通道数进行整合
return x, feat
#---------------------------------------------------#
# darknet53 的主体部分
#---------------------------------------------------#
def darknet_body(x):
# 进行长和宽的压缩
x = ZeroPadding2D(((1,0),(1,0)))(x)
# 416,416,3 -> 208,208,32
x = DarknetConv2D_BN_Leaky(32, (3,3), strides=(2,2))(x)
# 进行长和宽的压缩
x = ZeroPadding2D(((1,0),(1,0)))(x)
# 208,208,32 -> 104,104,64
x = DarknetConv2D_BN_Leaky(64, (3,3), strides=(2,2))(x)
# 104,104,64 -> 52,52,128
x, _ = resblock_body(x,num_filters = 64)
# 52,52,128 -> 26,26,256
x, _ = resblock_body(x,num_filters = 128)
# 26,26,256 -> 13,13,512
# feat1的shape = 26,26,256
x, feat1 = resblock_body(x,num_filters = 256)
x = DarknetConv2D_BN_Leaky(512, (3,3))(x)
feat2 = x
return feat1, feat2
2、特征金字塔
当输入是416x416时，特征结构如下：
当输入是608x608时，特征结构如下：
YoloV4-Tiny中使用了FPN的结构，主要是对第一步获得的两个有效特征层进行特征融合。
FPN会将最后一个shape的有效特征层卷积后进行上采样，然后与上一个shape的有效特征层进行堆叠并卷积。
实现代码如下：
#---------------------------------------------------#
# 特征层->最后的输出
#---------------------------------------------------#
def yolo_body(inputs, num_anchors, num_classes):
# 生成darknet53的主干模型
# 首先我们会获取到两个有效特征层
# feat1 26x26x256
# feat2 13x13x512
feat1,feat2 = darknet_body(inputs)
# 13x13x512 -> 13x13x256
P5 = DarknetConv2D_BN_Leaky(256, (1,1))(feat2)
P5_output = DarknetConv2D_BN_Leaky(512, (3,3))(P5)
P5_output = DarknetConv2D(num_anchors*(num_classes+5), (1,1))(P5_output)
# Conv+UpSampling2D 13x13x256 -> 26x26x128
P5_upsample = compose(DarknetConv2D_BN_Leaky(128, (1,1)), UpSampling2D(2))(P5)
# 26x26x(128+256) 26x26x384
P4 = Concatenate()([feat1, P5_upsample])
P4_output = DarknetConv2D_BN_Leaky(256, (3,3))(P4)
P4_output = DarknetConv2D(num_anchors*(num_classes+5), (1,1))(P4_output)
return Model(inputs, [P5_output, P4_output])
3、YoloHead利用获得到的特征进行预测
当输入是416x416时，特征结构如下：
当输入是608x608时，特征结构如下：
1、在特征利用部分，YoloV4-Tiny提取多特征层进行目标检测，一共提取两个特征层，两个特征层的shape分别为(38,38,128)、(19,19,512)。
2、输出层的shape分别为(19,19,75)，(38,38,75)，最后一个维度为75是因为该图是基于voc数据集的，它的类为20种，YoloV4-Tiny只有针对每一个特征层存在3个先验框，所以最后维度为3x25；
如果使用的是coco训练集，类则为80种，最后的维度应该为255 = 3x85，两个特征层的shape为(19,19,255)，(38,38,255)
实现代码如下：
#---------------------------------------------------#
# 特征层->最后的输出
#---------------------------------------------------#
def yolo_body(inputs, num_anchors, num_classes):
# 生成darknet53的主干模型
# 首先我们会获取到两个有效特征层
# feat1 26x26x256
# feat2 13x13x512
feat1,feat2 = darknet_body(inputs)
# 13x13x512 -> 13x13x256
P5 = DarknetConv2D_BN_Leaky(256, (1,1))(feat2)
P5_output = DarknetConv2D_BN_Leaky(512, (3,3))(P5)
P5_output = DarknetConv2D(num_anchors*(num_classes+5), (1,1))(P5_output)
# Conv+UpSampling2D 13x13x256 -> 26x26x128
P5_upsample = compose(DarknetConv2D_BN_Leaky(128, (1,1)), UpSampling2D(2))(P5)
# 26x26x(128+256) 26x26x384
P4 = Concatenate()([feat1, P5_upsample])
P4_output = DarknetConv2D_BN_Leaky(256, (3,3))(P4)
P4_output = DarknetConv2D(num_anchors*(num_classes+5), (1,1))(P4_output)
return Model(inputs, [P5_output, P4_output])
4、预测结果的解码
由第三步我们可以获得两个特征层的预测结果，shape分别为(N,19,19,255)，(N,38,38,255)的数据，对应每个图分为19x19、38x38的网格上3个预测框的位置。
但是这个预测结果并不对应着最终的预测框在图片上的位置，还需要解码才可以完成。
此处要讲一下yolo的预测原理，yolo的特征层分别将整幅图分为19x19、38x38的网格，每个网络点负责一个区域的检测。
我们知道特征层的预测结果对应着三个预测框的位置，我们先将其reshape一下，其结果为(N,19,19,3,85)，(N,38,38,3,85)。
最后一个维度中的85包含了4+1+80，分别代表x_offset、y_offset、h和w、置信度、分类结果。
yolo的解码过程就是将每个网格点加上它对应的x_offset和y_offset，加完后的结果就是预测框的中心，然后再利用 先验框和h、w结合 计算出预测框的长和宽。这样就能得到整个预测框的位置了。
当然得到最终的预测结构后还要进行得分排序与非极大抑制筛选
这一部分基本上是所有目标检测通用的部分。不过该项目的处理方式与其它项目不同。其对于每一个类进行判别。
1、取出每一类得分大于self.obj_threshold的框和得分。
2、利用框的位置和得分进行非极大抑制。
实现代码如下，当调用yolo_eval时，就会对每个特征层进行解码：
#---------------------------------------------------#
# 将预测值的每个特征层调成真实值
#---------------------------------------------------#
def yolo_head(feats, anchors, num_classes, input_shape, calc_loss=False):
num_anchors = len(anchors)
# [1, 1, 1, num_anchors, 2]
anchors_tensor = K.reshape(K.constant(anchors), [1, 1, 1, num_anchors, 2])
# 获得x，y的网格
# (13,13, 1, 2)
grid_shape = K.shape(feats)[1:3] # height, width
grid_y = K.tile(K.reshape(K.arange(0, stop=grid_shape[0]), [-1, 1, 1, 1]),
[1, grid_shape[1], 1, 1])
grid_x = K.tile(K.reshape(K.arange(0, stop=grid_shape[1]), [1, -1, 1, 1]),
[grid_shape[0], 1, 1, 1])
grid = K.concatenate([grid_x, grid_y])
grid = K.cast(grid, K.dtype(feats))
# (batch_size,13,13,3,85)
feats = K.reshape(feats, [-1, grid_shape[0], grid_shape[1], num_anchors, num_classes + 5])
# 将预测值调成真实值
# box_xy对应框的中心点
# box_wh对应框的宽和高
box_xy = (K.sigmoid(feats[..., :2]) + grid) / K.cast(grid_shape[::-1], K.dtype(feats))
box_wh = K.exp(feats[..., 2:4]) * anchors_tensor / K.cast(input_shape[::-1], K.dtype(feats))
box_confidence = K.sigmoid(feats[..., 4:5])
box_class_probs = K.sigmoid(feats[..., 5:])
# 在计算loss的时候返回如下参数
if calc_loss == True:
return grid, feats, box_xy, box_wh
return box_xy, box_wh, box_confidence, box_class_probs
#---------------------------------------------------#
# 对box进行调整，使其符合真实图片的样子
#---------------------------------------------------#
def yolo_correct_boxes(box_xy, box_wh, input_shape, image_shape):
box_yx = box_xy[..., ::-1]
box_hw = box_wh[..., ::-1]
input_shape = K.cast(input_shape, K.dtype(box_yx))
image_shape = K.cast(image_shape, K.dtype(box_yx))
new_shape = K.round(image_shape * K.min(input_shape/image_shape))
offset = (input_shape-new_shape)/2./input_shape
scale = input_shape/new_shape
box_yx = (box_yx - offset) * scale
box_hw *= scale
box_mins = box_yx - (box_hw / 2.)
box_maxes = box_yx + (box_hw / 2.)
boxes = K.concatenate([
box_mins[..., 0:1], # y_min
box_mins[..., 1:2], # x_min
box_maxes[..., 0:1], # y_max
box_maxes[..., 1:2] # x_max
])
boxes *= K.concatenate([image_shape, image_shape])
return boxes
#---------------------------------------------------#
# 获取每个box和它的得分
#---------------------------------------------------#
def yolo_boxes_and_scores(feats, anchors, num_classes, input_shape, image_shape):
# 将预测值调成真实值
# box_xy对应框的中心点
# box_wh对应框的宽和高
# -1,13,13,3,2; -1,13,13,3,2; -1,13,13,3,1; -1,13,13,3,80
box_xy, box_wh, box_confidence, box_class_probs = yolo_head(feats, anchors, num_classes, input_shape)
# 将box_xy、和box_wh调节成y_min,y_max,xmin,xmax
boxes = yolo_correct_boxes(box_xy, box_wh, input_shape, image_shape)
# 获得得分和box
boxes = K.reshape(boxes, [-1, 4])
box_scores = box_confidence * box_class_probs
box_scores = K.reshape(box_scores, [-1, num_classes])
return boxes, box_scores
#---------------------------------------------------#
# 图片预测
#---------------------------------------------------#
def yolo_eval(yolo_outputs,
anchors,
num_classes,
image_shape,
max_boxes=20,
score_threshold=.6,
iou_threshold=.5):
# 获得特征层的数量
num_layers = len(yolo_outputs)
# 先验框
anchor_mask = [[6,7,8], [3,4,5], [0,1,2]] if num_layers==3 else [[3,4,5], [1,2,3]]
input_shape = K.shape(yolo_outputs[0])[1:3] * 32
boxes = []
box_scores = []
# 对每个特征层进行处理
for l in range(num_layers):
_boxes, _box_scores = yolo_boxes_and_scores(yolo_outputs[l], anchors[anchor_mask[l]], num_classes, input_shape, image_shape)
boxes.append(_boxes)
box_scores.append(_box_scores)
# 将每个特征层的结果进行堆叠
boxes = K.concatenate(boxes, axis=0)
box_scores = K.concatenate(box_scores, axis=0)
mask = box_scores >= score_threshold
max_boxes_tensor = K.constant(max_boxes, dtype='int32')
boxes_ = []
scores_ = []
classes_ = []
for c in range(num_classes):
# 取出所有box_scores >= score_threshold的框，和成绩
class_boxes = tf.boolean_mask(boxes, mask[:, c])
class_box_scores = tf.boolean_mask(box_scores[:, c], mask[:, c])
# 非极大抑制，去掉box重合程度高的那一些
nms_index = tf.image.non_max_suppression(
class_boxes, class_box_scores, max_boxes_tensor, iou_threshold=iou_threshold)
# 获取非极大抑制后的结果
# 下列三个分别是
# 框的位置，得分与种类
class_boxes = K.gather(class_boxes, nms_index)
class_box_scores = K.gather(class_box_scores, nms_index)
classes = K.ones_like(class_box_scores, 'int32') * c
boxes_.append(class_boxes)
scores_.append(class_box_scores)
classes_.append(classes)
boxes_ = K.concatenate(boxes_, axis=0)
scores_ = K.concatenate(scores_, axis=0)
classes_ = K.concatenate(classes_, axis=0)
return boxes_, scores_, classes_
5、在原图上进行绘制
通过第四步，我们可以获得预测框在原图上的位置，而且这些预测框都是经过筛选的。这些筛选后的框可以直接绘制在图片上，就可以获得结果了。
YoloV4-Tiny的训练
1、YOLOV4的改进训练技巧
a)、Mosaic数据增强
Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式，理论上具有一定的相似性！
CutMix数据增强方式利用两张图片进行拼接。
但是mosaic利用了四张图片，根据论文所说其拥有一个巨大的优点是丰富检测物体的背景！且在BN计算的时候一下子会计算四张图片的数据！
就像下图这样：
实现思路如下：
1、每次读取四张图片。
2、分别对四张图片进行翻转、缩放、色域变化等，并且按照四个方向位置摆好。
3、进行图片的组合和框的组合
def rand(a=0, b=1):
return np.random.rand()*(b-a) + a
def merge_bboxes(bboxes, cutx, cuty):
merge_bbox = []
for i in range(len(bboxes)):
for box in bboxes[i]:
tmp_box = []
x1,y1,x2,y2 = box[0], box[1], box[2], box[3]
if i == 0:
if y1 > cuty or x1 > cutx:
continue
if y2 >= cuty and y1 <= cuty:
y2 = cuty
if y2-y1 < 5:
continue
if x2 >= cutx and x1 <= cutx:
x2 = cutx
if x2-x1 < 5:
continue
if i == 1:
if y2 < cuty or x1 > cutx:
continue
if y2 >= cuty and y1 <= cuty:
y1 = cuty
if y2-y1 < 5:
continue
if x2 >= cutx and x1 <= cutx:
x2 = cutx
if x2-x1 < 5:
continue
if i == 2:
if y2 < cuty or x2 < cutx:
continue
if y2 >= cuty and y1 <= cuty:
y1 = cuty
if y2-y1 < 5:
continue
if x2 >= cutx and x1 <= cutx:
x1 = cutx
if x2-x1 < 5:
continue
if i == 3:
if y1 > cuty or x2 < cutx:
continue
if y2 >= cuty and y1 <= cuty:
y2 = cuty
if y2-y1 < 5:
continue
if x2 >= cutx and x1 <= cutx:
x1 = cutx
if x2-x1 < 5:
continue
tmp_box.append(x1)
tmp_box.append(y1)
tmp_box.append(x2)
tmp_box.append(y2)
tmp_box.append(box[-1])
merge_bbox.append(tmp_box)
return merge_bbox
def get_random_data(annotation_line, input_shape, random=True, hue=.1, sat=1.5, val=1.5, proc_img=True):
'''random preprocessing for real-time data augmentation'''
h, w = input_shape
min_offset_x = 0.4
min_offset_y = 0.4
scale_low = 1-min(min_offset_x,min_offset_y)
scale_high = scale_low+0.2
image_datas = []
box_datas = []
index = 0
place_x = [0,0,int(w*min_offset_x),int(w*min_offset_x)]
place_y = [0,int(h*min_offset_y),int(w*min_offset_y),0]
for line in annotation_line:
# 每一行进行分割
line_content = line.split()
# 打开图片
image = Image.open(line_content[0])
image = image.convert("RGB")
# 图片的大小
iw, ih = image.size
# 保存框的位置
box = np.array([np.array(list(map(int,box.split(',')))) for box in line_content[1:]])
# image.save(str(index)+".jpg")
# 是否翻转图片
flip = rand()<.5
if flip and len(box)>0:
image = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
box[:, [0,2]] = iw - box[:, [2,0]]
# 对输入进来的图片进行缩放
new_ar = w/h
scale = rand(scale_low, scale_high)
if new_ar < 1:
nh = int(scale*h)
nw = int(nh*new_ar)
else:
nw = int(scale*w)
nh = int(nw/new_ar)
image = image.resize((nw,nh), Image.BICUBIC)
# 进行色域变换
hue = rand(-hue, hue)
sat = rand(1, sat) if rand()<.5 else 1/rand(1, sat)
val = rand(1, val) if rand()<.5 else 1/rand(1, val)
x = rgb_to_hsv(np.array(image)/255.)
x[..., 0] += hue
x[..., 0][x[..., 0]>1] -= 1
x[..., 0][x[..., 0]<0] += 1
x[..., 1] *= sat
x[..., 2] *= val
x[x>1] = 1
x[x<0] = 0
image = hsv_to_rgb(x)
image = Image.fromarray((image*255).astype(np.uint8))
# 将图片进行放置，分别对应四张分割图片的位置
dx = place_x[index]
dy = place_y[index]
new_image = Image.new('RGB', (w,h), (128,128,128))
new_image.paste(image, (dx, dy))
image_data = np.array(new_image)/255
# Image.fromarray((image_data*255).astype(np.uint8)).save(str(index)+"distort.jpg")
index = index + 1
box_data = []
# 对box进行重新处理
if len(box)>0:
np.random.shuffle(box)
box[:, [0,2]] = box[:, [0,2]]*nw/iw + dx
box[:, [1,3]] = box[:, [1,3]]*nh/ih + dy
box[:, 0:2][box[:, 0:2]<0] = 0
box[:, 2][box[:, 2]>w] = w
box[:, 3][box[:, 3]>h] = h
box_w = box[:, 2] - box[:, 0]
box_h = box[:, 3] - box[:, 1]
box = box[np.logical_and(box_w>1, box_h>1)]
box_data = np.zeros((len(box),5))
box_data[:len(box)] = box
image_datas.append(image_data)
box_datas.append(box_data)
img = Image.fromarray((image_data*255).astype(np.uint8))
for j in range(len(box_data)):
thickness = 3
left, top, right, bottom = box_data[j][0:4]
draw = ImageDraw.Draw(img)
for i in range(thickness):
draw.rectangle([left + i, top + i, right - i, bottom - i],outline=(255,255,255))
img.show()
# 将图片分割，放在一起
cutx = np.random.randint(int(w*min_offset_x), int(w*(1 - min_offset_x)))
cuty = np.random.randint(int(h*min_offset_y), int(h*(1 - min_offset_y)))
new_image = np.zeros([h,w,3])
new_image[:cuty, :cutx, :] = image_datas[0][:cuty, :cutx, :]
new_image[cuty:, :cutx, :] = image_datas[1][cuty:, :cutx, :]
new_image[cuty:, cutx:, :] = image_datas[2][cuty:, cutx:, :]
new_image[:cuty, cutx:, :] = image_datas[3][:cuty, cutx:, :]
# 对框进行进一步的处理
new_boxes = merge_bboxes(box_datas, cutx, cuty)
return new_image, new_boxes
b)、Label Smoothing平滑
标签平滑的思想很简单，具体公式如下：
new_onehot_labels = onehot_labels * (1 - label_smoothing) + label_smoothing / num_classes
当label_smoothing的值为0.01得时候，公式变成如下所示：
new_onehot_labels = y * (1 - 0.01) + 0.01 / num_classes
其实Label Smoothing平滑就是将标签进行一个平滑，原始的标签是0、1，在平滑后变成0.005(如果是二分类)、0.995，也就是说对分类准确做了一点惩罚，让模型不可以分类的太准确，太准确容易过拟合。
实现代码如下：
#---------------------------------------------------#
# 平滑标签
#---------------------------------------------------#
def _smooth_labels(y_true, label_smoothing):
num_classes = K.shape(y_true)[-1],
label_smoothing = K.constant(label_smoothing, dtype=K.floatx())
return y_true * (1.0 - label_smoothing) + label_smoothing / num_classes
c)、CIOU
IoU是比值的概念，对目标物体的scale是不敏感的。然而常用的BBox的回归损失优化和IoU优化不是完全等价的，寻常的IoU无法直接优化没有重叠的部分。
于是有人提出直接使用IOU作为回归优化loss，CIOU是其中非常优秀的一种想法。
CIOU将目标与anchor之间的距离，重叠率、尺度以及惩罚项都考虑进去，使得目标框回归变得更加稳定，不会像IoU和GIoU一样出现训练过程中发散等问题。而惩罚因子把预测框长宽比拟合目标框的长宽比考虑进去。
CIOU公式如下
其中，
分别代表了预测框和真实框的中心点的欧式距离。 c代表的是能够同时包含预测框和真实框的最小闭包区域的对角线距离。
而
和
的公式如下
把1-CIOU就可以得到相应的LOSS了。
def box_ciou(b1, b2):
"""
输入为：
----------
b1: tensor, shape=(batch, feat_w, feat_h, anchor_num, 4), xywh
b2: tensor, shape=(batch, feat_w, feat_h, anchor_num, 4), xywh
返回为：
-------
ciou: tensor, shape=(batch, feat_w, feat_h, anchor_num, 1)
"""
# 求出预测框左上角右下角
b1_xy = b1[..., :2]
b1_wh = b1[..., 2:4]
b1_wh_half = b1_wh/2.
b1_mins = b1_xy - b1_wh_half
b1_maxes = b1_xy + b1_wh_half
# 求出真实框左上角右下角
b2_xy = b2[..., :2]
b2_wh = b2[..., 2:4]
b2_wh_half = b2_wh/2.
b2_mins = b2_xy - b2_wh_half
b2_maxes = b2_xy + b2_wh_half
# 求真实框和预测框所有的iou
intersect_mins = K.maximum(b1_mins, b2_mins)
intersect_maxes = K.minimum(b1_maxes, b2_maxes)
intersect_wh = K.maximum(intersect_maxes - intersect_mins, 0.)
intersect_area = intersect_wh[..., 0] * intersect_wh[..., 1]
b1_area = b1_wh[..., 0] * b1_wh[..., 1]
b2_area = b2_wh[..., 0] * b2_wh[..., 1]
union_area = b1_area + b2_area - intersect_area
iou = intersect_area / (union_area + K.epsilon())
# 计算中心的差距
center_distance = K.sum(K.square(b1_xy - b2_xy), axis=-1)
# 找到包裹两个框的最小框的左上角和右下角
enclose_mins = K.minimum(b1_mins, b2_mins)
enclose_maxes = K.maximum(b1_maxes, b2_maxes)
enclose_wh = K.maximum(enclose_maxes - enclose_mins, 0.0)
# 计算对角线距离
enclose_diagonal = K.sum(K.square(enclose_wh), axis=-1)
# calculate ciou, add epsilon in denominator to avoid dividing by 0
ciou = iou - 1.0 * (center_distance) / (enclose_diagonal + K.epsilon())
# calculate param v and alpha to extend to CIoU
v = 4*K.square(tf.math.atan2(b1_wh[..., 0], b1_wh[..., 1]) - tf.math.atan2(b2_wh[..., 0], b2_wh[..., 1])) / (math.pi * math.pi)
alpha = v / (1.0 - iou + v)
ciou = ciou - alpha * v
ciou = K.expand_dims(ciou, -1)
return ciou
d)、学习率余弦退火衰减
余弦退火衰减法，学习率会先上升再下降，这是退火优化法的思想。（关于什么是退火算法可以百度。）
上升的时候使用线性上升，下降的时候模拟cos函数下降。执行多次。
效果如图所示：
余弦退火衰减有几个比较必要的参数：
1、learning_rate_base：学习率最高值。
2、warmup_learning_rate：最开始的学习率。
3、warmup_steps：多少步长后到达顶峰值。
实现方式如下，利用Callback实现，与普通的ReduceLROnPlateau调用方式类似：
def cosine_decay_with_warmup(global_step,
learning_rate_base,
total_steps,
warmup_learning_rate=0.0,
warmup_steps=0,
hold_base_rate_steps=0,
min_learn_rate=0,
):
"""
参数：
global_step: 上面定义的Tcur，记录当前执行的步数。
learning_rate_base：预先设置的学习率，当warm_up阶段学习率增加到learning_rate_base，就开始学习率下降。
total_steps: 是总的训练的步数，等于epoch*sample_count/batch_size,(sample_count是样本总数，epoch是总的循环次数)
warmup_learning_rate: 这是warm up阶段线性增长的初始值
warmup_steps: warm_up总的需要持续的步数
hold_base_rate_steps: 这是可选的参数，即当warm up阶段结束后保持学习率不变，知道hold_base_rate_steps结束后才开始学习率下降
"""
if total_steps < warmup_steps:
raise ValueError('total_steps must be larger or equal to '
'warmup_steps.')
#这里实现了余弦退火的原理，设置学习率的最小值为0，所以简化了表达式
learning_rate = 0.5 * learning_rate_base * (1 + np.cos(np.pi *
(global_step - warmup_steps - hold_base_rate_steps) / float(total_steps - warmup_steps - hold_base_rate_steps)))
#如果hold_base_rate_steps大于0，表明在warm up结束后学习率在一定步数内保持不变
if hold_base_rate_steps > 0:
learning_rate = np.where(global_step > warmup_steps + hold_base_rate_steps,
learning_rate, learning_rate_base)
if warmup_steps > 0:
if learning_rate_base < warmup_learning_rate:
raise ValueError('learning_rate_base must be larger or equal to '
'warmup_learning_rate.')
#线性增长的实现
slope = (learning_rate_base - warmup_learning_rate) / warmup_steps
warmup_rate = slope * global_step + warmup_learning_rate
#只有当global_step 仍然处于warm up阶段才会使用线性增长的学习率warmup_rate，否则使用余弦退火的学习率learning_rate
learning_rate = np.where(global_step < warmup_steps, warmup_rate,
learning_rate)
learning_rate = max(learning_rate,min_learn_rate)
return learning_rate
class WarmUpCosineDecayScheduler(keras.callbacks.Callback):
"""
继承Callback，实现对学习率的调度
"""
def __init__(self,
learning_rate_base,
total_steps,
global_step_init=0,
warmup_learning_rate=0.0,
warmup_steps=0,
hold_base_rate_steps=0,
min_learn_rate=0,
# interval_epoch代表余弦退火之间的最低点
interval_epoch=[0.05, 0.15, 0.30, 0.50],
verbose=0):
super(WarmUpCosineDecayScheduler, self).__init__()
# 基础的学习率
self.learning_rate_base = learning_rate_base
# 热调整参数
self.warmup_learning_rate = warmup_learning_rate
# 参数显示
self.verbose = verbose
# learning_rates用于记录每次更新后的学习率，方便图形化观察
self.min_learn_rate = min_learn_rate
self.learning_rates = []
self.interval_epoch = interval_epoch
# 贯穿全局的步长
self.global_step_for_interval = global_step_init
# 用于上升的总步长
self.warmup_steps_for_interval = warmup_steps
# 保持最高峰的总步长
self.hold_steps_for_interval = hold_base_rate_steps
# 整个训练的总步长
self.total_steps_for_interval = total_steps
self.interval_index = 0
# 计算出来两个最低点的间隔
self.interval_reset = [self.interval_epoch[0]]
for i in range(len(self.interval_epoch)-1):
self.interval_reset.append(self.interval_epoch[i+1]-self.interval_epoch[i])
self.interval_reset.append(1-self.interval_epoch[-1])
#更新global_step，并记录当前学习率
def on_batch_end(self, batch, logs=None):
self.global_step = self.global_step + 1
self.global_step_for_interval = self.global_step_for_interval + 1
lr = K.get_value(self.model.optimizer.lr)
self.learning_rates.append(lr)
#更新学习率
def on_batch_begin(self, batch, logs=None):
# 每到一次最低点就重新更新参数
if self.global_step_for_interval in [0]+[int(i*self.total_steps_for_interval) for i in self.interval_epoch]:
self.total_steps = self.total_steps_for_interval * self.interval_reset[self.interval_index]
self.warmup_steps = self.warmup_steps_for_interval * self.interval_reset[self.interval_index]
self.hold_base_rate_steps = self.hold_steps_for_interval * self.interval_reset[self.interval_index]
self.global_step = 0
self.interval_index += 1
lr = cosine_decay_with_warmup(global_step=self.global_step,
learning_rate_base=self.learning_rate_base,
total_steps=self.total_steps,
warmup_learning_rate=self.warmup_learning_rate,
warmup_steps=self.warmup_steps,
hold_base_rate_steps=self.hold_base_rate_steps,
min_learn_rate = self.min_learn_rate)
K.set_value(self.model.optimizer.lr, lr)
if self.verbose > 0:
print('\nBatch %05d: setting learning '
'rate to %s.' % (self.global_step + 1, lr))
2、loss组成
a)、计算loss所需参数
在计算loss的时候，实际上是y_pre和y_true之间的对比：
y_pre就是一幅图像经过网络之后的输出，内部含有两个特征层的内容；其需要解码才能够在图上作画
y_true就是一个真实图像中，它的每个真实框对应的(19,19)、(38,38)网格上的偏移位置、长宽与种类。其仍需要编码才能与y_pred的结构一致
实际上y_pre和y_true内容的shape都是
(batch_size,19,19,3,85)
(batch_size,38,38,3,85)
b)、y_pre是什么
网络最后输出的内容就是两个特征层每个网格点对应的预测框及其种类，即两个特征层分别对应着图片被分为不同size的网格后，每个网格点上三个先验框对应的位置、置信度及其种类。
对于输出的y1、y2、y3而言，[…, : 2]指的是相对于每个网格点的偏移量，[…, 2: 4]指的是宽和高，[…, 4: 5]指的是该框的置信度，[…, 5: ]指的是每个种类的预测概率。
现在的y_pre还是没有解码的，解码了之后才是真实图像上的情况。
c)、y_true是什么。
y_true就是一个真实图像中，它的每个真实框对应的(19,19)、(38,38)网格上的偏移位置、长宽与种类。其仍需要编码才能与y_pred的结构一致
在yolo4中，其使用了一个专门的函数用于处理读取进来的图片的框的真实情况。
def preprocess_true_boxes(true_boxes, input_shape, anchors, num_classes):
其输入为：
true_boxes：shape为(m, T, 5)代表m张图T个框的x_min、y_min、x_max、y_max、class_id。
input_shape：输入的形状，此处为608、608
anchors：代表9个先验框的大小
num_classes：种类的数量。
其实对真实框的处理是将真实框转化成图片中相对网格的xyhw，步骤如下：
1、取框的真实值，获取其框的中心及其宽高，除去input_shape变成比例的模式。
2、建立全为0的y_true，y_true是一个列表，包含两个特征层，shape分别为(batch_size,19,19,3,85)、(batch_size,38,38,3,85)
3、对每一张图片处理，将每一张图片中的真实框的wh和先验框的wh对比，计算IOU值，选取其中IOU最高的一个，得到其所属特征层及其网格点的位置，在对应的y_true中将内容进行保存。
for t, n in enumerate(best_anchor):
for l in range(num_layers):
if n in anchor_mask[l]:
# 计算该目标在第l个特征层所处网格的位置
i = np.floor(true_boxes[b,t,0]*grid_shapes[l][1]).astype('int32')
j = np.floor(true_boxes[b,t,1]*grid_shapes[l][0]).astype('int32')
# 找到best_anchor索引的索引
k = anchor_mask[l].index(n)
c = true_boxes[b,t, 4].astype('int32')
# 保存到y_true中
y_true[l][b, j, i, k, 0:4] = true_boxes[b,t, 0:4]
y_true[l][b, j, i, k, 4] = 1
y_true[l][b, j, i, k, 5+c] = 1
对于最后输出的y_true而言，只有每个图里每个框最对应的位置有数据，其它的地方都为0。
preprocess_true_boxes全部的代码如下：
#---------------------------------------------------#
# 读入xml文件，并输出y_true
#---------------------------------------------------#
def preprocess_true_boxes(true_boxes, input_shape, anchors, num_classes):
assert (true_boxes[..., 4]<num_classes).all(), 'class id must be less than num_classes'
# 一共有三个特征层数
num_layers = len(anchors)//3
# 先验框
# 678为116,90, 156,198, 373,326
# 345为30,61, 62,45, 59,119
# 012为10,13, 16,30, 33,23,
anchor_mask = [[6,7,8], [3,4,5], [0,1,2]] if num_layers==3 else [[3,4,5], [1,2,3]]
true_boxes = np.array(true_boxes, dtype='float32')
input_shape = np.array(input_shape, dtype='int32') # 416,416
# 读出xy轴，读出长宽
# 中心点(m,n,2)
boxes_xy = (true_boxes[..., 0:2] + true_boxes[..., 2:4]) // 2
boxes_wh = true_boxes[..., 2:4] - true_boxes[..., 0:2]
# 计算比例
true_boxes[..., 0:2] = boxes_xy/input_shape[:]
true_boxes[..., 2:4] = boxes_wh/input_shape[:]
# m张图
m = true_boxes.shape[0]
# 得到网格的shape为19,19;38,38;76,76
grid_shapes = [input_shape//{0:32, 1:16, 2:8}[l] for l in range(num_layers)]
# y_true的格式为(m,19,19,3,85)(m,38,38,3,85)(m,76,76,3,85)
y_true = [np.zeros((m,grid_shapes[l][0],grid_shapes[l][1],len(anchor_mask[l]),5+num_classes),
dtype='float32') for l in range(num_layers)]
# [1,9,2]
anchors = np.expand_dims(anchors, 0)
anchor_maxes = anchors / 2.
anchor_mins = -anchor_maxes
# 长宽要大于0才有效
valid_mask = boxes_wh[..., 0]>0
for b in range(m):
# 对每一张图进行处理
wh = boxes_wh[b, valid_mask[b]]
if len(wh)==0: continue
# [n,1,2]
wh = np.expand_dims(wh, -2)
box_maxes = wh / 2.
box_mins = -box_maxes
# 计算真实框和哪个先验框最契合
intersect_mins = np.maximum(box_mins, anchor_mins)
intersect_maxes = np.minimum(box_maxes, anchor_maxes)
intersect_wh = np.maximum(intersect_maxes - intersect_mins, 0.)
intersect_area = intersect_wh[..., 0] * intersect_wh[..., 1]
box_area = wh[..., 0] * wh[..., 1]
anchor_area = anchors[..., 0] * anchors[..., 1]
iou = intersect_area / (box_area + anchor_area - intersect_area)
# 维度是(n) 感谢 消尽不死鸟 的提醒
best_anchor = np.argmax(iou, axis=-1)
for t, n in enumerate(best_anchor):
for l in range(num_layers):
if n in anchor_mask[l]:
# floor用于向下取整
i = np.floor(true_boxes[b,t,0]*grid_shapes[l][1]).astype('int32')
j = np.floor(true_boxes[b,t,1]*grid_shapes[l][0]).astype('int32')
# 找到真实框在特征层l中第b副图像对应的位置
k = anchor_mask[l].index(n)
c = true_boxes[b,t, 4].astype('int32')
y_true[l][b, j, i, k, 0:4] = true_boxes[b,t, 0:4]
y_true[l][b, j, i, k, 4] = 1
y_true[l][b, j, i, k, 5+c] = 1
return y_true
d)、loss的计算过程
在得到了y_pre和y_true后怎么对比呢？不是简单的减一下!
loss值需要对两个特征层进行处理，这里以最小的特征层为例。
1、利用y_true取出该特征层中真实存在目标的点的位置(m,19,19,3,1)及其对应的种类(m,19,19,3,80)。
2、将yolo_outputs的预测值输出进行处理，得到reshape后的预测值y_pre，shape为(m,19,19,3,85)。还有解码后的xy，wh。
3、对于每一幅图，计算其中所有真实框与预测框的IOU，如果某些预测框和真实框的重合程度大于0.5，则忽略。
4、计算ciou作为回归的loss，这里只计算正样本的回归loss。
5、计算置信度的loss，其有两部分构成，第一部分是实际上存在目标的，预测结果中置信度的值与1对比；第二部分是实际上不存在目标的，预测结果中置信度的值与0对比。
6、计算预测种类的loss，其计算的是实际上存在目标的，预测类与真实类的差距。
其实际上计算的总的loss是三个loss的和，这三个loss分别是：
- 实际存在的框，CIOU LOSS。
- 实际存在的框，预测结果中置信度的值与1对比；实际不存在的框，预测结果中置信度的值与0对比，该部分要去除被忽略的不包含目标的框。
- 实际存在的框，种类预测结果与实际结果的对比。
其实际代码如下，使用yolo_loss就可以获得loss值：
#---------------------------------------------------#
# 平滑标签
#---------------------------------------------------#
def _smooth_labels(y_true, label_smoothing):
num_classes = K.shape(y_true)[-1],
label_smoothing = K.constant(label_smoothing, dtype=K.floatx())
return y_true * (1.0 - label_smoothing) + label_smoothing / num_classes
#---------------------------------------------------#
# 将预测值的每个特征层调成真实值
#---------------------------------------------------#
def yolo_head(feats, anchors, num_classes, input_shape, calc_loss=False):
num_anchors = len(anchors)
# [1, 1, 1, num_anchors, 2]
anchors_tensor = K.reshape(K.constant(anchors), [1, 1, 1, num_anchors, 2])
# 获得x，y的网格
# (19,19, 1, 2)
grid_shape = K.shape(feats)[1:3] # height, width
grid_y = K.tile(K.reshape(K.arange(0, stop=grid_shape[0]), [-1, 1, 1, 1]),
[1, grid_shape[1], 1, 1])
grid_x = K.tile(K.reshape(K.arange(0, stop=grid_shape[1]), [1, -1, 1, 1]),
[grid_shape[0], 1, 1, 1])
grid = K.concatenate([grid_x, grid_y])
grid = K.cast(grid, K.dtype(feats))
# (batch_size,19,19,3,85)
feats = K.reshape(feats, [-1, grid_shape[0], grid_shape[1], num_anchors, num_classes + 5])
# 将预测值调成真实值
# box_xy对应框的中心点
# box_wh对应框的宽和高
box_xy = (K.sigmoid(feats[..., :2]) + grid) / K.cast(grid_shape[::-1], K.dtype(feats))
box_wh = K.exp(feats[..., 2:4]) * anchors_tensor / K.cast(input_shape[::-1], K.dtype(feats))
box_confidence = K.sigmoid(feats[..., 4:5])
box_class_probs = K.sigmoid(feats[..., 5:])
# 在计算loss的时候返回如下参数
if calc_loss == True:
return grid, feats, box_xy, box_wh
return box_xy, box_wh, box_confidence, box_class_probs
#---------------------------------------------------#
# 用于计算每个预测框与真实框的iou
#---------------------------------------------------#
def box_iou(b1, b2):
# 19,19,3,1,4
# 计算左上角的坐标和右下角的坐标
b1 = K.expand_dims(b1, -2)
b1_xy = b1[..., :2]
b1_wh = b1[..., 2:4]
b1_wh_half = b1_wh/2.
b1_mins = b1_xy - b1_wh_half
b1_maxes = b1_xy + b1_wh_half
# 1,n,4
# 计算左上角和右下角的坐标
b2 = K.expand_dims(b2, 0)
b2_xy = b2[..., :2]
b2_wh = b2[..., 2:4]
b2_wh_half = b2_wh/2.
b2_mins = b2_xy - b2_wh_half
b2_maxes = b2_xy + b2_wh_half
# 计算重合面积
intersect_mins = K.maximum(b1_mins, b2_mins)
intersect_maxes = K.minimum(b1_maxes, b2_maxes)
intersect_wh = K.maximum(intersect_maxes - intersect_mins, 0.)
intersect_area = intersect_wh[..., 0] * intersect_wh[..., 1]
b1_area = b1_wh[..., 0] * b1_wh[..., 1]
b2_area = b2_wh[..., 0] * b2_wh[..., 1]
iou = intersect_area / (b1_area + b2_area - intersect_area)
return iou
#---------------------------------------------------#
# loss值计算
#---------------------------------------------------#
def yolo_loss(args, anchors, num_classes, ignore_thresh=.5, label_smoothing=0.1, print_loss=False):
# 一共有三层
num_layers = len(anchors)//3
# 将预测结果和实际ground truth分开，args是[*model_body.output, *y_true]
# y_true是一个列表，包含三个特征层，shape分别为(m,19,19,3,85),(m,38,38,3,85),(m,76,76,3,85)。
# yolo_outputs是一个列表，包含三个特征层，shape分别为(m,19,19,3,85),(m,38,38,3,85),(m,76,76,3,85)。
y_true = args[num_layers:]
yolo_outputs = args[:num_layers]
# 先验框
# 678为116,90, 156,198, 373,326
# 345为30,61, 62,45, 59,119
# 012为10,13, 16,30, 33,23,
anchor_mask = [[6,7,8], [3,4,5], [0,1,2]] if num_layers==3 else [[3,4,5], [1,2,3]]
# 得到input_shpae为608,608
input_shape = K.cast(K.shape(yolo_outputs[0])[1:3] * 32, K.dtype(y_true[0]))
loss = 0
# 取出每一张图片
# m的值就是batch_size
m = K.shape(yolo_outputs[0])[0]
mf = K.cast(m, K.dtype(yolo_outputs[0]))
# y_true是一个列表，包含三个特征层，shape分别为(m,19,19,3,85),(m,38,38,3,85),(m,76,76,3,85)。
# yolo_outputs是一个列表，包含三个特征层，shape分别为(m,19,19,3,85),(m,38,38,3,85),(m,76,76,3,85)。
for l in range(num_layers):
# 以第一个特征层(m,19,19,3,85)为例子
# 取出该特征层中存在目标的点的位置。(m,19,19,3,1)
object_mask = y_true[l][..., 4:5]
# 取出其对应的种类(m,19,19,3,80)
true_class_probs = y_true[l][..., 5:]
if label_smoothing:
true_class_probs = _smooth_labels(true_class_probs, label_smoothing)
# 将yolo_outputs的特征层输出进行处理
# grid为网格结构(19,19,1,2)，raw_pred为尚未处理的预测结果(m,19,19,3,85)
# 还有解码后的xy，wh，(m,19,19,3,2)
grid, raw_pred, pred_xy, pred_wh = yolo_head(yolo_outputs[l],
anchors[anchor_mask[l]], num_classes, input_shape, calc_loss=True)
# 这个是解码后的预测的box的位置
# (m,19,19,3,4)
pred_box = K.concatenate([pred_xy, pred_wh])
# 找到负样本群组，第一步是创建一个数组，[]
ignore_mask = tf.TensorArray(K.dtype(y_true[0]), size=1, dynamic_size=True)
object_mask_bool = K.cast(object_mask, 'bool')
# 对每一张图片计算ignore_mask
def loop_body(b, ignore_mask):
# 取出第b副图内，真实存在的所有的box的参数
# n,4
true_box = tf.boolean_mask(y_true[l][b,...,0:4], object_mask_bool[b,...,0])
# 计算预测结果与真实情况的iou
# pred_box为19,19,3,4
# 计算的结果是每个pred_box和其它所有真实框的iou
# 19,19,3,n
iou = box_iou(pred_box[b], true_box)
# 19,19,3,1
best_iou = K.max(iou, axis=-1)
# 如果某些预测框和真实框的重合程度大于0.5，则忽略。
ignore_mask = ignore_mask.write(b, K.cast(best_iou<ignore_thresh, K.dtype(true_box)))
return b+1, ignore_mask
# 遍历所有的图片
_, ignore_mask = K.control_flow_ops.while_loop(lambda b,*args: b<m, loop_body, [0, ignore_mask])
# 将每幅图的内容压缩，进行处理
ignore_mask = ignore_mask.stack()
#(m,19,19,3,1,1)
ignore_mask = K.expand_dims(ignore_mask, -1)
box_loss_scale = 2 - y_true[l][...,2:3]*y_true[l][...,3:4]
# Calculate ciou loss as location loss
raw_true_box = y_true[l][...,0:4]
ciou = box_ciou(pred_box, raw_true_box)
ciou_loss = object_mask * box_loss_scale * (1 - ciou)
ciou_loss = K.sum(ciou_loss) / mf
location_loss = ciou_loss
# 如果该位置本来有框，那么计算1与置信度的交叉熵
# 如果该位置本来没有框，而且满足best_iou<ignore_thresh，则被认定为负样本
# best_iou<ignore_thresh用于限制负样本数量
confidence_loss = object_mask * K.binary_crossentropy(object_mask, raw_pred[...,4:5], from_logits=True)+ \
(1-object_mask) * K.binary_crossentropy(object_mask, raw_pred[...,4:5], from_logits=True) * ignore_mask
class_loss = object_mask * K.binary_crossentropy(true_class_probs, raw_pred[...,5:], from_logits=True)
confidence_loss = K.sum(confidence_loss) / mf
class_loss = K.sum(class_loss) / mf
loss += location_loss + confidence_loss + class_loss
if print_loss:
loss = tf.Print(loss, [loss, location_loss, confidence_loss, class_loss, K.sum(ignore_mask)], message='loss: ')
return loss
训练自己的YOLOV4模型
yolo4整体的文件夹构架如下：
本文使用VOC格式进行训练。
训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。
训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。
在训练前利用voc2yolo3.py文件生成对应的txt。
再运行根目录下的voc_annotation.py，运行前需要将classes改成你自己的classes。
classes = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"]
就会生成对应的2007_train.txt，每一行对应其图片位置及其真实框的位置。
在训练前需要修改model_data里面的voc_classes.txt文件，需要将classes改成你自己的classes。
运行train.py即可开始训练。
