(Pytorch) YOLOV4 : 训练自己的数据集【左侧有码】_pytorch版yolov4训练自己的数据集

 

项目地址：https://github.com/argusswift/YOLOv4-pytorch

这份代码实现的逻辑非常清楚，主要一些数据集处理的代码需要相应的改动：

这里的数据集label格式：

train_annotation:

image_name1 x1,y1,x2,y2,class_id x1,y1,x2,y2,class_id x1,y1,x2,y2,class_id
image_name2 x1,y1,x2,y2,class_id x1,y1,x2,y2,class_id x1,y1,x2,y2,class_id x1,y1,x2,y2,class_id

1，yolov4_config.py

改动内容：

（1）路径

DATA_PATH = ""
PROJECT_PATH = ""
DETECTION_PATH=""
 
MODEL_TYPE = {
    "TYPE": "YOLOv4"
}

（2）训练参数

TRAIN = {
    "DATA_TYPE": "Customer",  # DATA_TYPE: VOC ,COCO or Customer
    "TRAIN_IMG_SIZE": 608,
    "AUGMENT": True,
    "BATCH_SIZE": 16,
    "MULTI_SCALE_TRAIN": False,
    "IOU_THRESHOLD_LOSS": 0.5,
    "YOLO_EPOCHS": 50,
    "Mobilenet_YOLO_EPOCHS": 120,
    "NUMBER_WORKERS": 0,
    "MOMENTUM": 0.9,
    "WEIGHT_DECAY": 0.0005,
    "LR_INIT": 1e-4,
    "LR_END": 1e-6,
    "WARMUP_EPOCHS": 2,  # or None
}

（3）VAL 参数

VAL = {
    "TEST_IMG_SIZE": 608, #同train
    "BATCH_SIZE": 1,
    "NUMBER_WORKERS": 0,
    "CONF_THRESH": 0.005,
    "NMS_THRESH": 0.45,
    "MULTI_SCALE_VAL": False, #-----
    "FLIP_VAL": False, #------ 因为数据集里有信号灯，所以关闭翻转
    "Visual": True,
}

（4）Customer_DATA 目标列表

Customer_DATA = {
    "NUM":  **,  # your dataset number
    "CLASSES": [** ],  # your dataset class
}

2，/utils/datasets.py

（1）设 img_path

（2）如果训练中报resize的错，注意检查训练数据集，可能是由于：

• 空行
• 只有图片名字没有box
• x2-x1 or y2-y1 的box宽/高为负值。

如果是公开数据集可能不会出这种错，如果是自己做的数据集，标注过程可能会出现这种。

（3）index 越界

这个问题是因为index越界，是datasets.py中

这个位置出现xind，或者yind的越界，比如网络输入是608大小，到第一级anchor层的stride是8，这一层的特征图大小就是608/8=76。

所以xind或者yind的取值范围应该在[0-75]，报错是因为这里xind或yind取到了76，做一些越界判断处理即可，例如设定xind/yind上限为75。

 

3, /eval/evaluator.py + voc_eval.py

由于自己的label格式和文件夹并不是按照voc的格式，所以这里的evaluator.py和voc_eval.py都需要进行相应的修改。

evaluator.py： 都按照自己实际的修改

（1）self.val_data_path

（2）img_inds_file

（3）img_path

（4）annopath 和 imagesetfile （存放的是图像名字列表）配置val数据集的label路径和图像路径

voc_eval.py

（1）parse_gt 函数，因为我没有用voc的xml格式，所以在解析label的时候自己重写了这个函数

相应的，下面调用的时候：

 

（2）下面都是针对数据集label不是voc的xml格式带来的不同需要修改的地方

 

这样修改完，基本就可以训练跑起来了：

训练命令：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 nohup python -u train.py  --weight_path weight/yolov4.weights --gpu_id 0

 

 

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 video_test.py --weight_path ./weight/best.pt --gpu_id 0 --video_path video.mp4 --output_dir .