Yolo：实时目标检测实战（上）
Yolo：实时目标检测实战（上）
YOLO：Real-Time Object Detection
你只看一次（YOLO）是一个最先进的实时物体检测系统。在帕斯卡泰坦X上，它以每秒30帧的速度处理图像，在COCO test-dev上有57.9%的mAP。
与其他探测器的比较，YOLOv3非常快速和准确。在0.5 IOU处测得的mAP中，YOLOv3与焦距损失相当，但速度快了约4倍。此外，可以轻松地权衡速度和准确性之间的简单改变模型的大小，无需再训练！
COCO数据集的性能
How it works
先前的检测系统重新利用分类器或定位器来执行检测。他们将模型应用于多个位置和比例的图像。图像的高分区域被认为是检测。
我们使用完全不同的方法。我们将单一的神经网络应用于完整的图像。该网络将图像分为多个区域，并预测每个区域的包围盒和概率。这些边界框由预测的概率加权。
与基于分类器的系统相比，我们的模型有几个优点。它在测试时查看整个图像，因此它的预测由图像中的全局上下文通知。与R-CNN这样的系统不同，R-CNN需要数千张图片才能得到一张图片。这使得它非常快，比R-CNN快1000倍，比R-CNN快100倍。有关完整系统的更多详细信息，请参阅我们的论文。
What is New in Version 3?
YOLOv3使用了一些技巧来改进训练和提高性能，包括：多尺度预测、更好的主干分类器等等。
Detection Using A Pre-Trained Model
这篇文章将指导你通过使用一个预先训练好的模型用YOLO系统检测物体。如果你还没有安装Darknet，你应该先安装。或者不去阅读所有的东西：
git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
make
容易的！
在cfg/子目录中已经有YOLO的配置文件。你必须在这里下载预先训练的权重文件（237MB）。或者运行这个：
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
Then run the detector!
可以看到下面的输出信息：
layer filters size input output
0 conv 32 3 x 3 / 1 416 x 416 x 3 -> 416 x 416 x 32 0.299 BFLOPs
1 conv 64 3 x 3 / 2 416 x 416 x 32 -> 208 x 208 x 64 1.595 BFLOPs
.......
105 conv 255 1 x 1 / 1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 255 0.353 BFLOPs
106 detection
truth_thresh: Using default '1.000000'
Loading weights from yolov3.weights...Done!
data/dog.jpg: Predicted in 0.029329 seconds.
dog: 99%
truck: 93%
bicycle: 99%
Darknet打印出它检测到的物体，它的可信度，以及找到它们所花的时间。我们没有用OpenCV编译Darknet，因此它不能直接显示检测结果。相反，它将它们保存在predictions.png中。您可以打开它来查看检测到的对象。因为我们在CPU上使用Darknet，所以每张图像大约需要6-12秒。如果我们使用GPU版本，速度会快得多。
我已经包括了一些例子图片，以防你遇到困难。尝试
data/eagle.jpg, data/dog.jpg, data/person.jpg, or data/horses.jpg!
detect命令是命令的更通用版本的简写。它相当于命令：
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
如果您只想在一个图像上运行检测，则不需要知道这一点，但知道是否要执行其他操作（如在网络摄像头上运行）（稍后将看到）会很有用。
Multiple Images
不要在命令行上提供图像，您可以将其留空以尝试一行中的多帧图像。相反，当配置和权重完成加载时，您将看到一个提示：
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights
layer filters size input output
0 conv 32 3 x 3 / 1 416 x 416 x 3 -> 416 x 416 x 32 0.299 BFLOPs
1 conv 64 3 x 3 / 2 416 x 416 x 32 -> 208 x 208 x 64 1.595 BFLOPs
.......
104 conv 256 3 x 3 / 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BFLOPs
105 conv 255 1 x 1 / 1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 255 0.353 BFLOPs
106 detection
Loading weights from yolov3.weights...Done!
Enter Image Path:
输入像data/horses.jpg这样的图像路径，让它为该图像预测框。
完成后，它将提示您输入更多路径以尝试不同的图像。完成后，使用Ctrl-C退出程序。 更改检测阈值。
默认情况下，YOLO只显示置信度为.25或更高的对象。可以通过将-thresh<val>标志传递给yolo命令来更改此值。例如，要显示所有检测，可以将阈值设置为0：
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg -thresh 0
产生：
![][all]
所以这显然不是非常有用，但是可以将其设置为不同的值来控制模型设置的阈值。 yolov3 tiny
我们有一个非常小的模型，也适用于约束环境，yolov3 tiny。要使用此模型，请首先下载权重：
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights
然后使用微型配置文件和权重运行检测：
./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog.jpg
网络摄像头的实时检测
如果看不到结果，在测试数据上运行YOLO就不是很有趣了。与其在一堆图片上运行，不如在网络摄像头的输入上运行！
要运行这个演示，您需要使用CUDA和OpenCV编译Darknet。然后运行命令：
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights
YOLO将显示当前FPS和预测类，以及在其上绘制边界框的图像。
你需要一个网络摄像头连接到OpenCV可以连接到的计算机，否则它将无法工作。如果您连接了多个网络摄像头，并且希望选择要使用的摄像头，则可以通过-c<num>标志进行选择（OpenCV默认使用网络摄像头0）。
如果OpenCV可以读取视频，也可以在视频文件上运行它：
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights <video file>
这就是我们制作上述YouTube视频的方式。
训练YOLO学习VOC
如果你想使用不同的训练模式、超参数或数据集，你可以从头开始训练YOLO。下面是如何让它在Pascal VOC数据集上工作。
获取Pascal VOC数据
要训练YOLO，您需要2007年至2012年的所有VOC数据。你可以在这里找到数据的链接。要获取所有数据，请创建一个目录来存储所有数据，然后从该目录运行：
wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_11-May-2012.tar
wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtest_06-Nov-2007.tar
tar xf VOCtrainval_11-May-2012.tar
tar xf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
tar xf VOCtest_06-Nov-2007.tar
现在将有一个VOCdevkit/子目录，其中包含所有VOC训练数据。
为VOC生成标签
现在我们需要生成Darknet使用的标签文件。Darknet希望为每个图像创建一个.txt文件，并为图像中的每个地面真实对象创建一条线，如下所示：
<object-class> <x> <y> <width> <height>
其中x、y、宽度和高度与图像的宽度和高度相关。要生成这些文件，我们将在Darknet的script s/目录中运行voc_label.py脚本。我们再下载一次吧，因为我们很懒。
wget https://pjreddie.com/media/files/voc_label.py
python voc_label.py
