YOLO实现口罩识别
前言：
由于参加了一个小比赛，所以参考了一下GitHub上的代码，借用了CSDN上
mind_programmonkey大佬的数据集，写出了一个口罩识别程序，代码实现途中，发现了许多问题，所以写下这篇博客，希望对其他人有所帮助。。
由于我只是一名学生，掌握知识有限，所以也是从零开始，对一些小白应该会有所帮助，也欢迎大佬指点。
联系方式：wx:yuanxi154
需要数据集、权重、和我训练好的模型可以加我
一、环境要求
- Python： 3.7.4
- Tensorflow-GPU 1.14.0
- Keras: 2.2.4
- 备注：我环境是用anaconda配置的，具体方法百度，不过可能因为墙的原因，配置会报很多错误
二、数据集
VOC格式数据集（需要数据集联系我）
xml标签和图片相对应
注意：这种名称的图片和xml标签会报错（本来我是随便找个数据集的，结果发现会报错，具体什么原因我也不知道）
正确格式：
三、准备权重
首先，我们需要下载yolov3事先已经训练好的权重，yolov3.weights
下载方法百度
四、代码实现
（1）前期准备：
原版的话就是GitHub上qqwwee的代码：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
我修改后的代码我也上传至GitHub上：https://github.com/god-yx/facemask
由于GitHub不能存在空文件夹，所以我们需要先创建两个文件夹logs和VOCdevkit/VOC2007的三个子文件夹
logs用于存放训练好的模型
VOCdevkit用于存放数据集
VOC2007底下需要创建三个子文件夹Annotations、ImageSets、JPEGImages
ImageSets需要再创建Main子文件夹
Annotations：用于存放xml标签
ImageSets：存放数据集列表文件，由voc2yolo3.py文件生成
JPEGImages：存放图片
完成后效果图：
（2）权重转换
由于我们用的keras框架，所以我们需要把下载的权重给转换一下
转换的位置在
python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5
python convert.py yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights model_data/yolov3-tiny.h5
复制代码直接粘贴回车就好，转换成功就会出现上面图中的信息。
（3）利用voc2yolo3.py文件生成对应的txt。
运行voc2yolo3.py之后会在ImageSets/Main生成如下txt文件（位置不要错）
（4）运行根目录voc_annotation.py
运行前需要将voc_annotation文件中classes改成你自己的classes（xml文件对应的标签）
我们就会生成这样的一个文件,2007_train.txt,这里面 每一行对应其图片位置及其真实框的位置
（5）修改model_data里面的yolo_anchors.txt和tiny_yolo_anchors.txt
这里非常重要，因为如果不修改的话，就会出现很多问题。
这里我们利用kmeans.py来生成。
k=9，生成yolo_anchors；k=6，生成tiny_yolo_anchors.txt
（6）修改标签
接着我们来到model_data里面的voc_classes.txt文件中需要将classes改成你自己的classes。不要有第三行
（7）训练
然后来到train.py中，通过修改anchor_path,从而选择使用yolov3训练还是yolov3-tiny训练
如果是用我的代码，可以不用改，否则：
运行train.py 即可开始训练，训练好的模型会存放在logs下。
训练过程
五，测试
修改根目录下yolo.py文件，修改model_path,anchors_path,classes_path替换成·自己的路径
运行predict_img.py，在输入框输入图片路径进行测试。
运行yolo_video.py，打开摄像头进行测试。
测试本地视频：
运行yolo_video.py
此外对应的yolo.py文件174行改为vid = cv2.VideoCapture(“视频路径+视频名+视频后缀名”)；
六、注意：
一张图片最多只能识别20个对象的问题：
-
1.训练时，要在yolo3文件夹下面的utils.py里，修改get_random_data()函数，有一个默认参数是max_boxes=20，改成很大的数值就行了。
-
2.检测时，要在yolo3文件夹下面的model.py里，修改yolo_eval()函数，有一个默认参数是max_boxes=20，改成很大的数值就行了。
七：常见问题
这里汇总我测试代码时出现的几个问题：
（1）File "h5py\_objects.pyx", line 54, in h5py._objects.with_phil.wrapper
File "h5py\_objects.pyx", line 55, in h5py._objects.with_phil.wrapper
File "h5py\h5f.pyx", line 88, in h5py.h5f.open
OSError: Unable to open file (unable to open file: name = './raw', errno = 13, error message = 'Permission denied', flags = 0, o_flags = 0)
这里我的问题是由于版本问题，新的版本对语法有所改变
（2）提示Mismatch between model and given anchor and class sizes
这里是由于第五步的时候修改的有问题；
（3）测试的时候没有窗口，或者识别很多窗口
还是第五步的时候出问题了
还有一些问题记不清楚了，如果有问题欢迎留言讨论
