复现基于Pytorch的YOLOv3所踩的坑~

先上图！

十天+两台电脑才摸索出来的~~！

环境：

Ubuntu18.04+RTX3090+CUDA11.0+Cudnn v8+Pytorch-nightly

没错，是3090！（手动滑稽）

第一个坑：Windows（尤其是Win7）属实不行，Pytorch装不上，另外3090只能搭配Pytorch-nightly版本，而且这个版本没有国内源。

如果你的下载源是国内的，还要恢复默认源才可以。

复现的代码选择是github上6k star的那个。

数据集选择COCO2017数据集（后续会介绍）

说实话，一开始老是报错，我还以为是代码的问题，事实上是菜罢了。（要不是身边的人说，肯定是你的问题，我真的不确定会不会继续搞下去）

ctrl+v

然后就会有第一个错误（大概意思就是downloading weights...）,如果你的电脑不能FQ，那么在2分钟之后就会报错，下载失败，然后运行失败（FQ的电脑能不能继续运行我不清楚，如果能运行，那么每次运行程序都要下载一次）。

错误的原因是：weights文件夹下的download_yolov3_weights.sh文件，每次运行程序都会去执行这个文件。

解决：预先下载好weights放到weights文件夹下，just like this

解决之后继续运行，会报第二个错误（找不到文件夹coco.2017.txt....）

错误的原因就在数据集了。

下载的coco2017数据集约（30G）包括train_2017,val_2017约20G的图片，和annotations_trainval2017的label。

需要对label处理一下，解压的label你会发现并不是真正的标签，而是6个json文件，6个json文件分别是描述图片（看图说话）、人体关键点检测和目标检测的训练json和测试json。

程序中是读的txt，所以要对json文件进行处理，以目标检测为例：

json-->xml-->txt（这是我的代码，好像json可以直接到txt？）

每份json文件会得到两个txt，分别是包含图片名称的txt和包含标签的txt（分类和box 坐标）

 

 

这里修改包含图片名称的txt文件位置。

重点来了！！！

要把包含标签的txt复制到训练图片train_2017中，不然会报错（找不到label...）

然后继续运行...

success！

以3090的算力单次运行train为30分钟左右，300个循环共花了7天~

 

 确实值得纪念~~