【darknet-yolo系列】yolov4 训练模型操作流程（包含所有资源下载）

全程参考官方文档：https://github.com/AlexeyAB/darknet
非常详细！

其他相关链接：
在window10下安装GPU版的darknet
yolov3 训练模型操作流程（包含所有资源下载）
Windows下在c++中调用darknet-yolo进行检测
下载coco数据集并训练自己的模型
(利用谷歌提供的虚拟盘)在colab上训练yolo模型（详细操作流程）

1.标注数据集，并转为yolo模式（txt格式）：

标注的方式很多，这边只针对labelImg工具标注来做的，没有的可自行网上下载；
标注完成后，会生成xml文件，这里需要转换成yolo需要的txt格式：
txt的格式：

<object-class> <x_center> <y_center> <width> <height>

第一个：分类数
第二个：检测框 （中心横坐标x的值 / 图像宽度）
第三个：检测框 （中心标y的值 / 图像高度）
第四个：检测框 （检测框宽度/ 图像宽度）
第五个：检测框 （检测框高度/ 图像高度）
目的：使后四个数值控制在0~1之间
for example:
<x> = <absolute_x> / <image_width> or <height> = <absolute_height> / <image_height>
atention: <x_center> <y_center> - are center of rectangle (are not top-left corner)
txt的格式类似于：

1 0.716797 0.395833 0.216406 0.147222
0 0.687109 0.379167 0.255469 0.158333
1 0.420312 0.395833 0.140625 0.166667

labelImg生成的xml转换为yolo指定格式的txt文件，转换脚本（python）：

import glob
import xml.etree.ElementTree as ET#类名
class_names=['bottle','paper_box','foam']
#选择输入路径
#path = 'D:/database/629_train/train_images/' 
path = 'D:/database/629_train/val_images/'
#转换一个xml文件为txt
def single_xml_to_txt(xml_file):tree = ET.parse(xml_file)root = tree.getroot()#保存txt文件路径txt_file = xml_file.split('.')[0] + '.txt'with open(txt_file, 'w') as txt_file:for member in root.findall('object'):#从xml获取图像的宽和高picture_width = int(root.find('size')[0].text)picture_height = int(root.find('size')[1].text)class_name = member[0].text#类名对应的indexclass_num = class_names.index(class_name)box_x_min = int(member[4][0].text)  # 左上角横坐标box_y_min = int(member[4][1].text)  # 左上角纵坐标box_x_max = int(member[4][2].text)  # 右下角横坐标box_y_max = int(member[4][3].text)  # 右下角纵坐标# 转成相对位置和宽高（所有值处于0~1之间）x_center = (box_x_min + box_x_max) / (2 * picture_width)y_center = (box_y_min + box_y_max) / (2 * picture_height)width = (box_x_max - box_x_min) / picture_widthheight = (box_y_max - box_y_min) / picture_heightprint(class_num, x_center, y_center, width, height)txt_file.write(str(class_num) + ' ' + str(x_center) + ' ' + str(y_center) + ' ' + str(width) + ' ' + str(height) + '\n')# 转换文件夹下的所有xml文件为txt
def dir_xml_to_txt(path):for xml_file in glob.glob(path + '*.xml'):print(xml_file)single_xml_to_txt(xml_file)dir_xml_to_txt(path)

（可选）此时已经不需要xml文件了，可以将所有xml文件移动到其他文件夹内：

#function：移除文件中的xml文件import os
from os import listdir, getcwd
from os.path import join
import shutil
in_path = 'D:/database/629_train/val_images'  #输入路径
out_xml_path = 'D:/database/629_train/val_xml'#将找到的xml文件放到该路径里def get_files(inPath,out_xml_path):for filepath,dirnames,filenames in os.walk(inPath):   #在多级目录下找文件for filename in filenames:str1 = filename.split('.')[0]str1_1 = filename.split('.')[1]if str1_1 == "xml":shutil.move(filepath + "\\" + filename, out_xml_path)else:continueget_files(in_path,out_xml_path)

数据集文件夹结构：

最后，生成train.txt文件和test.txt,里面包含所有图像路径，
利用python脚本生成：

import globpath = 'D:/database/629_train/'def generate_train_and_val(image_path,txt_file):with open(txt_file,'w') as tf:for jpg_file in glob.glob(image_path + '*.jpg'):tf.write(jpg_file + '\n')generate_train_and_val(path + 'train_images/', path + 'train.txt')
#generate_train_and_val(path + 'val_image/'),path + 'val.txt'

2.制作cfg文件

复制yolov4-custom.cfg的副本，可重命名，并修改yolov4-custom.cfg的参数：
可在darknet主文件夹下搜索yolov4-custom.cfg，新下载的darknet都会有
修改：
1.修改batch和subdivisions，官方推荐：
change line batch to batch=64
change line subdivisions to subdivisions=16
但是，显卡显存不足会报错：out of memory
可以修改为batch=16 subdivisions=16

2.width 和height 可以根据自己的需求做调整，但只能是yolo指定的尺寸（32的公倍数）；

3.修改 max_batches 数值为classes*2000
并且满足，不少于训练图像的样本数；
举例：如果classes=3，那么max_batches不少于6000且不少于训练图像的样本数
官方文档：
change line max_batches to (classes*2000 but not less than number of training images, but not less than number of training images and not less than 6000), f.e. max_batches=6000 if you train for 3 classes

4.修改steps ，数值等于max_batches的百分之80，max_batches的百分之90
举例：如果classes=3，max_batches=6000，那么step=steps=4800,5400
官方文档：
change line steps to 80% and 90% of max_batches, f.e. steps=4800,5400

5.修改classses数，根据自己的数据集修改，共三处，在[yolo]-layers

6.修改每个[yolo]-layers之前的[convolutional]中的filters，共三处
将filters=255的数值修改 filters=(classes + 5)x3
举例：

[convolutional]
filters=21[region]
classes=2

官方文档：
change line classes=80 to your number of objects in each of 3 [yolo]-layers:
change [filters=255] to filters=(classes + 5)x3 in the 3 [convolutional] before each [yolo] layer, keep in mind that it only has to be the last [convolutional] before each of the [yolo] layers.
So if classes=1 then should be filters=18. If classes=2 then write filters=21.

3.下载yolov4预权重文件yolov4.conv.137

链接：https://pan.baidu.com/s/1l9Zh4jgyRO0f88AEcXbRaQ
提取码：1map

4.生成names文件

每一行写一个类名
（类名序号就会从0开始，从上往下排）

5.生成data文件

classes= 2
train  = data/train.txt
valid  = data/test.txt
names = data/obj.names
backup = backup/

第一行：多少分类
第二行：train.txt路径
第三行：vaild.txt路径
第四行：names文件的路径
第五行：backup文件夹的路径，用于保存训练过程中生成的weight文件

推荐用绝对路径，不要放在darknet/build/x64下，太多太乱

6.开始训练：

目前的文件夹结构：

训练需要data文件，cfg文件，和weight文件；并且data文件中包含train.txt,val.txt,names文件,backup文件夹的路径
打开cmd控制台：
进入darknet.exe所在目录：(一般在······/darknet/build/darknet/x64目录下)
输入：

darknet.exe detector train data路径 cfg路径 yolov4.conv.137路径

然后就开始训练了

7.控制台darknet.exe调用自己训练的模型：

darknet.exe detector test data路径 cfg路径 weights路径 测试图像路径 -thresh 0.5