方栗子 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

YOLOv3，快如闪电，可称目标检测之光。

PyTorch实现早在去年4月就出现了，TensorFlow实现却迟迟不见。

现在，有位热心公益的程序猿 (Yunyang1994) ，为它做了纯TensorFlow代码实现。

这份实现，支持用自己的数据训练模型。

介绍一下

TensorFlow实现，包含了以下部分：

· YOLOv3架构· 权重转换器 (Weight Converter)· 基础版Demo· GPU和CPU上都支持非极大抑制 (Non-Maximum Suppression)· 训练pipeline· COCO mAP计算

快速开始

四个步骤，速速上车。

1.复制这个文件：

1$ git clone https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3.git

2.在食用代码前，先安装一些依赖项：

1$ cd tensorflow-yolov3
2$ pip install -r ./docs/requirements.txt

3.把加载好的COCO权重导出为TF checkpoint (yolov3.ckpt) 和 frozen graph (yolov3_gpu_nms.pb) 。

如果你没有yolov3.weights的话，去下载，然后放到./checkpoint目录下。下载地址是：

https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3/releases/download/v1.0/yolov3.weights

1$ python convert_weight.py --convert --freeze

4.然后，./checkpoint目录下就会出现一些.pb文件。现在可以跑Demo脚本了：

1$ python nms_demo.py
2$ python video_demo.py # if use camera, set video_path = 0

拿自己的数据集训练

快速训练

这个Demo就是给大家一个粗略的感受，感受YOLOv3的训练过程到底是怎样的。

用python core/convert_tfrecord.py把你的图集转成TFRecords。

1$ python core/convert_tfrecord.py --dataset /data/train_data/quick_train_data/quick_train_data.txt --tfrecord_path_prefix /data/train_data/quick_train_data/tfrecords/quick_train_data
2$ python quick_train.py # start training

训练COCO数据集

如果还没下载COCO2017数据集，请前往：

http://cocodataset.org/

再把数据集放到./data/train_data/COCO里面。

1$ cd data/train_data/COCO
2$ wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
3$ unzip train2017.zip
4$ wget http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip
5$ unzip annotations_trainval2017.zip

然后，就要从数据集里提取一些有用的信息了，比如边界框，拿这些信息生成你自己的.txt文件。

1$ python core/extract_coco.py --dataset_info_path ./data/train_data/COCO/train2017.txt

上面这步得到的文件是./data/train_data/COCO/train2017.txt。拿一张图举栗，应该长这样：

1As a result, you will get ./data/train_data/COCO/train2017.txt. Here is an example row for one image:
2
3/home/yang/test/tensorflow-yolov3/data/train_data/train2017/000000458533.jpg 20 18.19 6.32 424.13 421.83 20 323.86 2.65 640.0 421.94
4/home/yang/test/tensorflow-yolov3/data/train_data/train2017/000000514915.jpg 16 55.38 132.63 519.84 380.4
5# image_path, category_id, x_min, y_min, x_max, y_max, category_id, x_min, y_min, ...

接下来，要把图像数据集转成.tfrecord，就是用二进制来保存数据。最后，可以训练啦。

1$ python core/convert_tfrecord.py --dataset ./data/train_data/COCO/train2017.txt --tfrecord_path_prefix ./data/train_data/COCO/tfrecords/coco --num_tfrecords 100
2$ python train.py

COCO评估

如果要看一下模型在COCO上的表现，就这样做：

1$ cd data/train_data/COCO
2$ wget http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip
3$ wget http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2017.zip 
4$ unzip test2017.zip
5$ unzip image_info_test2017.zip

“我今年没干啥”

YOLO系列的作者，是华盛顿大学两位画风奇崛的研究人员，一个叫Joseph Redmon，一个叫Ali Farhadi。

去年3月YOLOv3发布，两位在论文里是这样描述这项成果的：

我今年基本没做啥研究，净刷推特了，也玩了一小会儿GAN。去年还剩一点动力没用完，就给YOLO更了个新。没什么特别有意思的东西，一些细小的改动而已。

但严肃地说，速度是v3最主要的提升。一般来讲，YOLOv3比R-CNN快1000倍，比Fast R-CNN快100倍。

有一些人啊，看起来常年不做正事，但还是能拿出精彩的成果。

还有一些人呢……

YOLOv3 TensorFlow实现传送门：

https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3

(早就出了的) YOLO v3 PyTorch教程传送门：

https://github.com/ayooshkathuria/YOLO_v3_tutorial_from_scratch

— 完 —

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