darknet优化经验-AlexeyAB大神经验

darknet优化经验

主要来自于:AlexeyAB 版本darknet

1. AlexeyAB改进项

  • 提供window支持

  • 相较于原版pjreddie版本darknet提升了训练速度

  • 添加了二值化网络,XNOR(bit) ,速度快,准确率稍低https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/cfg/yolov3-tiny_xnor.cfg

  • 提升7%通过将卷积层和BN层合并为一个(*_*)不太懂。

  • 多GPU训练提升

  • 修补了[reorg]层

  • 添加了mAP, IOU,Precision-Recall计算

    darknet detector map...

  • 可以在训练过程中画loss图像

  • 添加了根据自己数据集的anchor生成

  • 提升视频检测,网络摄像头,opencv相关问题

  • 提出了一个INT8的网络,提升了检测速度,但是准确率稍有下降

    https://github.com/AlexeyAB/yolo2_light

2. Linux下编译选项

  • GPU=1 to build with CUDA to accelerate by using GPU (CUDA should be in /usr/local/cuda)
  • CUDNN=1 to build with cuDNN v5-v7 to accelerate training by using GPU (cuDNN should be in /usr/local/cudnn)
  • CUDNN_HALF=1 to build for Tensor Cores (on Titan V / Tesla V100 / DGX-2 and later) speedup Detection 3x, Training 2x
  • OPENCV=1 to build with OpenCV 3.x/2.4.x - allows to detect on video files and video streams from network cameras or web-cams
  • DEBUG=1 to bould debug version of Yolo
  • OPENMP=1 to build with OpenMP support to accelerate Yolo by using multi-core CPU
  • LIBSO=1 to build a library darknet.so and binary runable file uselib that uses this library. Or you can try to run so LD_LIBRARY_PATH=./:$LD_LIBRARY_PATH ./uselib test.mp4 How to use this SO-library from your own code - you can look at C++ example: https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/src/yolo_console_dll.cpp or use in such a way: LD_LIBRARY_PATH=./:$LD_LIBRARY_PATH ./uselib data/coco.names cfg/yolov3.cfg yolov3.weights test.mp4

3. 训练经验

  • 首先对数据集进行检错,使用提供的如下库进行检测:

https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark

  • 什么时候停止训练

    • avg loss不再下降的时候

    • 通常每个类需要2000-4000次迭代训练即可

    • 防止过拟合:需要在Early stopping point停止训练

      使用以下命令:

      darknet.exe detector map...

      建议训练的时候带上-map,可以画图

      loss_chart_map_chart

4. 提升检测效果

  • random=1可以设置适应多分辨率

  • 提升分辨率:416--> 608等必须是32倍数

  • 重新计算你的数据集的anchor:(注意设置的时候计算问题)

    darknet.exe detector calc_anchors data/obj.data -num_of_clusters 9 -width 416 -height 416

  • 检查数据集通过https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark

  • 数据集最好每个类有2000张图片,至少需要迭代2000*类的个数

  • 数据集最好有没有标注的对象,即负样本,对应空的txt文件,最好有多少样本就设计多少负样本。

  • 对于一张图有很多个样本的情况,使用max=200属性(yolo层或者region层)

  • for training for small objects - set layers = -1, 11 instead of https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/6390a5a2ab61a0bdf6f1a9a6b4a739c16b36e0d7/cfg/yolov3.cfg#L720 and set stride=4 instead of https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/6390a5a2ab61a0bdf6f1a9a6b4a739c16b36e0d7/cfg/yolov3.cfg#L717

  • 训练数据需要满足以下条件:

    • train_network_width * train_obj_width / train_image_width ~= detection_network_width * detection_obj_width / detection_image_width
    • train_network_height * train_obj_height / train_image_height ~= detection_network_height * detection_obj_height / detection_image_height
  • 为了加速训练,可以做fine-tuning而不是从头开始训练,设置stopbackward=1在网络的结束部分(以####作为分割)

  • 在训练完以后,进行目标检测的时候,可以提高网络的分辨率,以便刚好检测小目标。

    • 不需要重新训练,需要使用原先低分辨率的权重,测用更高分辨率。
    • 为了得到更高的检测效果,可以提升分辨率至608*608甚至832*832

5. 总结

为了小目标:

  • 提升分辨率
  • 在测试时候提升分辨率
  • 数据集添加跟正样本数量一样多的负样本
  • 数据集每个类至少2000张,训练迭代次数2000*classes个数
  • 设置自己数据集的anchor

6. AlexeyAB大神改进

  • web-cam版本:

./darknet detector demo ... -json_port 8070 -mjpeg_port 8090

  • 计算mAP, F1, IoU, Precision-Recall

./darknet detector map ...

  • 展示map-loss曲线(需要opencv)

./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolo.cfg -dont_show -mjpeg_port 8090 -map

  • 计算聚类产生的anchor

./darknet detector calc_anchors data/voc.data -num_of_clusters 12 -width 608 -height 608

  • 分离前部基础网络

./darknet partial cfg/darknet19_448.cfg darknet19_448.weights darknet19_448.conv.23 23

  • 测试opencv

./darknet imtest data/eagle.jpg

  • 阈值设置

-thresh 0

代码改变世界
posted @ 2019-01-01 12:03  pprp  阅读(22368)  评论(1编辑  收藏  举报