深度学习目标检测与识别 YOLO_v3 自定义数据集训练

2021-05-08 15:15:26 浏览数 (1)

哈喽,大家好,我是唐国梁Tommy,今天我们看一下YOLO v3的自定义数据集训练案例操作。

【预告:目前正在准备YOLO v3 -- YOLO v5的专题课程,包括 算法理论 论文解读 算法实践 python代码复现,预计六月底上线。】

这里参考的YOLO v3实现项目地址如下:https://github.com/ultralytics/yolov3

今天的案例操作流程是,我将从零开始搭建虚拟环境,一步一步操作一直到运行案例成功,适合小白同学入门、实操。

【另外两篇有关YOLO v3环境配置:

  1. 目标检测与识别框架 YOLO v3 环境配置避坑指南
  2. 小白入门,手把手教你用YOLO-v3进行目标检测与识别

我的电脑配置环境如下:

系统:Ubuntu 20.04.2 LTS

GPU:RTX 3080, 10G

NVIDIA配置:

① NVIDIA-SMI 465.19.01

② Driver Version: 465.19.01

③ CUDA Version: 11.3

Python版本:Python 3.8.5

torch版本:1.8.1 cu111

torchvision 版本:0.9.1 cu111

opencv-python 版本:4.5.1.48

具体操作流程:

1. 启动命令行窗口

2. 在本机安装虚拟环境: pip install virtualenv

3. 创建虚拟环境: virtualenv YOLO

4. 启动虚拟环境: source YOLO/bin/activate

5. 查看虚拟环境中已默认安装的库/包: pip list

6. 下载 ultralytics/yolov3,命令如下:

git clone https://github.com/ultralytics/yolov3

7. 根据配置文件requirements.txt安装相应的软件包,命令如下:

cd yolov3

pip install -r requirements.txt

8. 下载coco128数据集,该数据集是COCO2017训练数据集前128张图片构成。命令如下:

wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/coco128.zip

9. 解压coco128.zip,命令: unzip coco128.zip

10. 查看coco128数据集,命令如下:

11. 基于coco128训练模型,输入命令如下:

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 5 --data coco128.yaml --weights yolov3.pt

【注意:先到该网址下下载预训练模型,】

【报错啦,CUDA error,这个原因主要是因为torch, cuda, torchvision版本不一致引起的。需要卸载后,重新安装。由CUDA引起的问题非常头疼,往往需要折腾很久。】

解决措施:进入pytorch官网:https://pytorch.org/

根据自己的电脑系统和CUDA版本配置,选择对应的torch, torchvision, torchaudio

安装命令:

pip3 install torch==1.8.1 cu111 torchvision==0.9.1 cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

重新执行训练coco128数据集的命令:

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 5 --data coco128.yaml --weights yolov3.pt

运行成功后,结果如上截图。

【注意:如果报错,显示CUDA out of memory,那么,调小 batch 的大小,我设置的是 --batch 8,即命令如下:

python train.py --img 640 --batch 8 --epochs 5 --data coco128.yaml --weights yolov3.pt 】

如果你还遇到其它问题,建议去作者GitHub的issues里面搜索, https://github.com/ultralytics/yolov3/issues 。如果没有类似的答案,自己百度或google啦,我也是这样做的。遇到Errors并不可怕,可怕的是我们不知所措,加油】

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