Tensorflow實現YOLO v3
TensorFlow實現，包含了以下部分：
· YOLOv3架構
· 權重轉換器 (Weight Converter)
· 基礎版Demo
· GPU和CPU上都支持非極大抑制 (Non-Maximum Suppression)
· 訓練pipeline
· COCO mAP計算
△ 來自YOLOv3原作者
快速開始--4步
四個步驟，速速上車。
1.複製這個文件：
1$ git clone https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3.git
2.在食用代碼前，先安裝一些依賴項：
1$ cd tensorflow-yolov3
2$ pip install -r ./docs/requirements.txt
3.把加載好的COCO權重導出爲TF checkpoint (yolov3.ckpt) 和 frozen graph (yolov3_gpu_nms.pb) 。
如果你沒有yolov3.weights的話，去下載，然後放到./checkpoint目錄下。下載地址是：
https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3/releases/download/v1.0/yolov3.weights
$ python convert_weight.py --convert --freeze
4.然後，./checkpoint目錄下就會出現一些.pb文件。現在可以跑Demo腳本了：
$ python nms_demo.py
$ python video_demo.py # if use camera, set video_path = 0
△ 來自YOLOv3原作者
拿自己的數據集訓練
快速訓練
這個Demo就是給大家一個粗略的感受，感受YOLOv3的訓練過程到底是怎樣的。
用python core/convert_tfrecord.py把你的圖集轉成TFRecords。
1$ python core/convert_tfrecord.py --dataset /data/train_data/quick_train_data/quick_train_data.txt --tfrecord_path_prefix /data/train_data/quick_train_data/tfrecords/quick_train_data
2$ python quick_train.py # start training
訓練COCO數據集
如果還沒下載COCO2017數據集，請前往：
http://cocodataset.org/
再把數據集放到./data/train_data/COCO裏面。
1$ cd data/train_data/COCO
2$ wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
3$ unzip train2017.zip
4$ wget http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip
5$ unzip annotations_trainval2017.zip
然後，就要從數據集裏提取一些有用的信息了，比如邊界框，拿這些信息生成你自己的.txt文件。
$ python core/extract_coco.py --dataset_info_path ./data/train_data/COCO/train2017.txt
△ 來自YOLOv3原作者
上面這步得到的文件是./data/train_data/COCO/train2017.txt。拿一張圖舉慄，應該長這樣：
1As a result, you will get ./data/train_data/COCO/train2017.txt. Here is an example row for one image:
2
3/home/yang/test/tensorflow-yolov3/data/train_data/train2017/000000458533.jpg 20 18.19 6.32 424.13 421.83 20 323.86 2.65 640.0 421.94
4/home/yang/test/tensorflow-yolov3/data/train_data/train2017/000000514915.jpg 16 55.38 132.63 519.84 380.4
5# image_path, category_id, x_min, y_min, x_max, y_max, category_id, x_min, y_min, ...
接下來，要把圖像數據集轉成.tfrecord，就是用二進制來保存數據。最後，可以訓練啦。
$ python core/convert_tfrecord.py --dataset ./data/train_data/COCO/train2017.txt --tfrecord_path_prefix ./data/train_data/COCO/tfrecords/coco --num_tfrecords 100
$ python train.py
COCO評估
如果要看一下模型在COCO上的表現，就這樣做：
1$ cd data/train_data/COCO
2$ wget http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip
3$ wget http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2017.zip
4$ unzip test2017.zip
5$ unzip image_info_test2017.zip
△ 來自YOLOv3原作者
“我今年沒幹啥”
YOLO系列的作者，是華盛頓大學兩位畫風奇崛的研究人員，一個叫Joseph Redmon，一個叫Ali Farhadi。
去年3月YOLOv3發佈，兩位在論文裏是這樣描述這項成果的：
我今年基本沒做啥研究，淨刷推特了，也玩了一小會兒GAN。去年還剩一點動力沒用完，就給YOLO更了個新。沒什麼特別有意思的東西，一些細小的改動而已。
△ Introduction滿分
但嚴肅地說，速度是v3最主要的提升。一般來講，YOLOv3比R-CNN快1000倍，比Fast R-CNN快100倍。
YOLOv3 TensorFlow實現傳送門：
https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3
(早就出了的) YOLO v3 PyTorch教程傳送門：
https://github.com/ayooshkathuria/YOLO_v3_tutorial_from_scratch
參考：