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darknet 訓練流程

2021-08-15 09:53:32 其他

1、darknet編譯

  1. git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
  2. cd darknet
  3. 修改Makefile
GPU=1  #加GPU
CUDNN=1  #
OPENCV=0  #加opencv
OPENMP=0
DEBUG=0

4、make

有時候make時候會報錯，下面列舉一些遇到的報錯資訊

1、

./src/convolutional_kernels.cu -o obj/convolutional_kernels.o
/bin/sh: 1: nvcc: not found
Makefile:89: recipe for target 'obj/convolutional_kernels.o' failed
make: *** [obj/convolutional_kernels.o] Error 12

上面報錯資訊喝nvcc有關，修改Makefile如下：
NVCC
NVCC為自己安裝cuda時候的位置，
2、

./src/image_opencv.cpp:12:1: error: ‘IplImage’ 報錯

以前安裝的是opencv3系列的沒有出現上述問題，當安裝opencv4系列的就會遇到上述問題，主要是因為在opencv安裝時候3系列和4系列會有些不同，
opencv4安裝：
加入依賴：

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/myself_path -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON

重點：OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON，這樣在/usr/local/myself_path/lib能生成opencv4.pc檔案，

sudo cp /usr/local/lib/pkgconfig/opencv4.pc /usr/lib/pkgconfig

sudo mv /usr/lib/pkgconfig/opencv4.pc /usr/lib/pkgconfig/opencv.pc 

make -j8
sudo make install

將opencv4.pc 改成opencv.pc，否則make時候會找不到opencv
重點：配置opencv的環境變數

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

輸入/usr/local/myself_path

sudo vim /etc/profile

在末尾加入：

export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/myself_path/lib

更新環境變數：sudo source /etc/profile

sudo vim /etc/bash.bashrc

export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/myself_path/lib

更新環境變數：sudo source ~/.bashrc
更新系統快取：sudo ldconfig
opencv安裝完成后修改darknet原始碼：

cd darknet/src

vim image_opencv.cpp

附上完整代碼，替換就好

#ifdef OPENCV

#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "image.h"

using namespace cv;

extern "C" {

Mat image_to_mat(image im)
{
    image copy = copy_image(im);
    constrain_image(copy);
    if(im.c == 3) rgbgr_image(copy);

    Mat m(cv::Size(im.w,im.h), CV_8UC(im.c));
    int x,y,c;

    int step = m.step;
    for(y = 0; y < im.h; ++y){
        for(x = 0; x < im.w; ++x){
            for(c= 0; c < im.c; ++c){
                float val = im.data[c*im.h*im.w + y*im.w + x];
                m.data[y*step + x*im.c + c] = (unsigned char)(val*255);
            }
        }
    }

    free_image(copy);
    return m;
}

image mat_to_image(Mat m)
{
    int h = m.rows;
    int w = m.cols;
    int c = m.channels();
    image im = make_image(w, h, c);
    unsigned char *data = (unsigned char *)m.data;
    int step = m.step;
    int i, j, k;

    for(i = 0; i < h; ++i){
        for(k= 0; k < c; ++k){
            for(j = 0; j < w; ++j){
                im.data[k*w*h + i*w + j] = data[i*step + j*c + k]/255.;
            }
        }
    }
    rgbgr_image(im);
    return im;
}

void *open_video_stream(const char *f, int c, int w, int h, int fps)
{
    VideoCapture *cap;
    if(f) cap = new VideoCapture(f);
    else cap = new VideoCapture(c);
    if(!cap->isOpened()) return 0;
    if(w) cap->set(CAP_PROP_FRAME_WIDTH, w);
    if(h) cap->set(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, w);
    if(fps) cap->set(CAP_PROP_FPS, w);
    return (void *) cap;
}

image get_image_from_stream(void *p)
{
    VideoCapture *cap = (VideoCapture *)p;
    Mat m;
    *cap >> m;
    if(m.empty()) return make_empty_image(0,0,0);
    return mat_to_image(m);
}

image load_image_cv(char *filename, int channels)
{
    int flag = -1;
    if (channels == 0) flag = -1;
    else if (channels == 1) flag = 0;
    else if (channels == 3) flag = 1;
    else {
        fprintf(stderr, "OpenCV can't force load with %d channels\n", channels);
    }
    Mat m;
    m = imread(filename, flag);
    if(!m.data){
        fprintf(stderr, "Cannot load image \"%s\"\n", filename);
        char buff[256];
        sprintf(buff, "echo %s >> bad.list", filename);
        system(buff);
        return make_image(10,10,3);
        //exit(0);
    }
    image im = mat_to_image(m);
    return im;
}

int show_image_cv(image im, const char* name, int ms)
{
    Mat m = image_to_mat(im);
    imshow(name, m);
    int c = waitKey(ms);
    if (c != -1) c = c%256;
    return c;
}

void make_window(char *name, int w, int h, int fullscreen)
{
    namedWindow(name, WINDOW_NORMAL); 
    if (fullscreen) {
        setWindowProperty(name, WND_PROP_FULLSCREEN, WINDOW_FULLSCREEN);
    } else {
        resizeWindow(name, w, h);
        if(strcmp(name, "Demo") == 0) moveWindow(name, 0, 0);
    }
}

}

#endif

通過上述方法來解決./src/image_opencv.cpp:12:1: error: ‘IplImage’ 報錯問題

2、darknet訓練自己資料集

在darknet檔案夾下創建自己的資料集myData

/darknet/$mkdir myData

在myData檔案夾下創建三個檔案夾：
在這里插入圖片描述
其中annotations下存放xml檔案(自己標注的格式是xml格式)
JPEGImages下存放標注的影像
在ImageSets下創建Main檔案夾存放影像的名字(.txt)
腳本代碼：

import os

src_path = "/darknet/myData/annotations/"
img_path = os.listdir(src_path)
save_path = "/darknet/myData/ImageSets/Main/train.txt"
for img_path1 in img_path:
    if img_path1[-4:] == ".xml":
        img_path_txt = img_path1[:-4]
        with open(save_path,"a+") as f:
            f.write(img_path_txt + "\n")

將xml格式轉換為darknet需要的格式，利用darknet/scripts檔案夾下的voc_label.py，代碼需要更改一下

import xml.etree.ElementTree as ET
import pickle
import os
from os import listdir, getcwd
from os.path import join
sets=[('myData', 'train'), ('myData', 'val')]  #替換為自己的資料集
classes = ["class1", "class2", "class3"]     #修改為自己的類別
 
def convert(size, box):
    dw = 1./(size[0])
    dh = 1./(size[1])
    x = (box[0] + box[1])/2.0 - 1
    y = (box[2] + box[3])/2.0 - 1
    w = box[1] - box[0]
    h = box[3] - box[2]
    x = x*dw
    w = w*dw
    y = y*dh
    h = h*dh
    return (x,y,w,h)
def convert_annotation(year, image_id):
    in_file = open('myData/annotations/%s.xml'%(image_id))  #將資料集放于當前目錄下
    out_file = open('myData/labels/%s.txt'%(image_id), 'w')
    tree=ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
    size = root.find('size')
    w = int(size.find('width').text)
    h = int(size.find('height').text)
    for obj in root.iter('object'):
        difficult = obj.find('difficult').text
        cls = obj.find('name').text
        if cls not in classes or int(difficult)==1:
            continue
        cls_id = classes.index(cls)
        xmlbox = obj.find('bndbox')
        b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text))
        bb = convert((w,h), b)
        out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')
wd = getcwd()
for year, image_set in sets:
    if not os.path.exists('myData/labels/'):
        os.makedirs('myData/labels/')
    image_ids = open('myData/ImageSets/Main/%s.txt'%(image_set)).read().strip().split()
    list_file = open('myData/%s_%s.txt'%(year, image_set), 'w')
    for image_id in image_ids:
        list_file.write('%s/myData/JPEGImages/%s.jpg\n'%(wd,image_id))
        convert_annotation(year, image_id)
    list_file.close()   
#os.system("cat 2007_train.txt 2007_val.txt > train.txt")     #修改為自己的資料集用作訓練

添加voc.data，目前將voc.data和voc.names 存放在mydata下

classes= 3    #修改為自己的類別數
train = /darknet/myData/myData_train.txt
valid = /darknet/myData/myData_val.txt
names = /darknet/myData/voc.names
backup = /darknet/backup

添加voc.names

class1
class2
class3

在/darknet下下載預權重

/darknet/$ wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74

修改cfg/yolov3-voc.cfg

[net]
# Testing
 batch=64
 subdivisions=32   #每批訓練的個數=batch/subvisions，根據自己GPU顯存進行修改，顯存不夠改大一些
# Training
# batch=64
# subdivisions=16
width=416
height=416
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1
 
learning_rate=0.001
burn_in=1000
max_batches = 50200  #訓練步數
policy=steps
steps=40000,45000  #開始衰減的步數
scales=.1,.1
 
 
 
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=32
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky
 
.....
 
[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=24   #filters = 3 * ( classes + 5 )   here,filters=3*(3+5)
activation=linear
 
[yolo]
mask = 6,7,8
anchors = 10,13,  16,30,  33,23,  30,61,  62,45,  59,119,  116,90,  156,198,  373,326
classes=3    #修改為自己的類別數
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .5
truth_thresh = 1
random=1
 
[route]
layers = -4
 
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky
 
[upsample]
stride=2
 
[route]
layers = -1, 61
 
 
 
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky
 
[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=512
activation=leaky
 
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky
 
[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=512
activation=leaky
 
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky
 
[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=512
activation=leaky
 
[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=24    #filters = 3 * ( classes + 5 )   here,filters=3*(3+5)
activation=linear
 
[yolo]
mask = 3,4,5
anchors = 10,13,  16,30,  33,23,  30,61,  62,45,  59,119,  116,90,  156,198,  373,326
classes=3  #修改為自己的類別數
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .5
truth_thresh = 1
random=1
 
[route]
layers = -4
 
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky
 
[upsample]
stride=2
 
[route]
layers = -1, 36
 
 
 
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky
 
[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=256
activation=leaky
 
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky
 
[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=256
activation=leaky
 
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky
 
[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=256
activation=leaky
 
[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=24    #filters = 3 * ( classes + 5 )   here,filters=3*(3+5)
activation=linear
 
[yolo]
mask = 0,1,2
anchors = 10,13,  16,30,  33,23,  30,61,  62,45,  59,119,  116,90,  156,198,  373,326
classes=3   #修改為自己的類別數
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .5
truth_thresh = 1
random=1

訓練模型：

./darknet detector train myData/voc.data myData/yolov3-voc.cfg darknet53.conv.74 2>&1 | tee logs/train_yolov3.log

2>&1 | tee logs/train_yolov3.log：保存訓練log，如果多GPU的話，在末尾加入-gpus 0，1，2

訓練完模型，測驗命令

/darknet detector test myData/voc.data myData/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_20000.weights test.jpg

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    隨著前端技術的不斷發展和應用程式的日益復雜，前端自動化測驗也在不斷演進。隨著 Web 應用程式變得越來越復雜，自動化測驗的需求也越來越高。如今，自動化測驗已經成為 Web 應用程式開發程序中不可或缺的一部分，它們可以幫助開發人員更快地發現和修復錯誤，提高應用程式的性能和可靠性。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:16 more
  • CANN開發實踐：4個DVPP記憶體問題的典型案例解讀

    摘要：由于DVPP媒體資料處理功能對存放輸入、輸出資料的記憶體有更高的要求（例如，記憶體首地址128位元組對齊），因此需呼叫專用的記憶體申請介面，那么本期就分享幾個關于DVPP記憶體問題的典型案例，并給出原因分析及解決方法。 本文分享自華為云社區《FAQ_DVPP記憶體問題案例》，作者：昇騰CANN。 DVPP ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:03 more
  • msf學習

    msf學習 以kali自帶的msf為例 一、msf核心模塊與功能 msf模塊都放在/usr/share/metasploit-framework/modules目錄下 1、auxiliary 輔助模塊，輔助滲透（埠掃描、登錄密碼爆破、漏洞驗證等） 2、encoders 編碼器模塊，主要包含各種編碼 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:42:59 more
  • Halcon軟體安裝與界面簡介

    1. 下載Halcon17版本到到本地 2. 雙擊安裝包后 3. 步驟如下 1.2 Halcon軟體安裝 界面分為四大塊 1. Halcon的五個助手 1) 影像采集助手：與相機連接，設定相機引數，采集影像 2) 標定助手：九點標定或是其它的標定，生成標定檔案及內參外參，可以將像素單位轉換為長度單位 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:42:17 more
  • 在MacOS下使用Unity3D開發游戲

    第一次發博客，先發一下我的游戲開發環境吧。 去年2月份買了一臺MacBookPro2021 M1pro(以下簡稱mbp)，這一年來一直在用mbp開發游戲。我大致分享一下我的開發工具以及使用體驗。 1、Unity 官網鏈接： https://unity.cn/releases 我一般使用的Apple ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:40:19 more

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