YOLOV4：You Only Look Once目标检测模型在Tensorflow2当中的实现

---

目录

1. 所需环境 Environment
2. 注意事项 Attention
3. 小技巧的设置 TricksSet
4. 文件下载 Download
5. 训练步骤 How2train
6. 参考资料 Reference

YOLOV4的改进

• 主干特征提取网络：DarkNet53 => CSPDarkNet53
• 特征金字塔：SPP，PAN
• 训练用到的小技巧：Mosaic数据增强、Label Smoothing平滑、CIOU、学习率余弦退火衰减
• 激活函数：使用Mish激活函数
• ……balabla

所需环境

tensorflow-gpu==2.2.0

注意事项

代码中的yolo4_weights.h5是基于608x608的图片训练的，但是由于显存原因。我将代码中的图片大小修改成了416x416。有需要的可以修改回来。 代码中的默认anchors是基于608x608的图片的。这个库里面的h5和Keras的h5不同，不要混用。
视频中说的速度慢问题已经解决了很多，现在train.py和train_eager.py速度差距不大，如果还有改进速度的地方可以私信告诉我!

小技巧的设置

在train.py和train_eager.py文件下：
1、mosaic参数可用于控制是否实现Mosaic数据增强。
2、Cosine_scheduler可用于控制是否使用学习率余弦退火衰减。
3、label_smoothing可用于控制是否Label Smoothing平滑。

在train_eager.py文件下：
1、regularization参数可用于控制是否实现正则化损失。

文件下载

训练所需的yolo4_weights.h5可在百度网盘中下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1DNv71lDkeWff2BmnVpgHeg 提取码: myz8
yolo4_weights.h5是coco数据集的权重。
yolo4_voc_weights.h5是voc数据集的权重。

训练步骤

1、本文使用VOC格式进行训练。
2、训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。
3、训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。
4、在训练前利用voc2yolo3.py文件生成对应的txt。
5、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"]

6、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。
7、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。
8、运行train.py即可开始训练。

mAP目标检测精度计算更新

更新了get_gt_txt.py、get_dr_txt.py和get_map.py文件。
get_map文件克隆自https://github.com/Cartucho/mAP
具体mAP计算过程可参考：https://www.bilibili.com/video/BV1zE411u7Vw

Reference

https://github.com/qqwweee/keras-yolo3/
https://github.com/Cartucho/mAP
https://github.com/Ma-Dan/keras-yolo4