相关链接
- yolox 代码：GitHub - Megvii-BaseDetection/YOLOX: YOLOX is a high-performance anchor-free YOLO, exceeding yolov3~v5 with MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn, and OpenVINO supported. Documentation: https://yolox.readthedocs.io/
- yolox 论文：https://arxiv.org/abs/2107.08430
- yolox 中的一些基本组件：yolox中的一些基本组件【network_blocks】_乐亦亦乐的博客-CSDN博客
- VOC 数据集标注：使用labelimg制作数据集_乐亦亦乐的博客-CSDN博客_labelimg数据集
环境配置
? ? ? ? 参考yolox Github代码中的readme 进行配置：
????????Step1. Install YOLOX.
git clone git@github.com:Megvii-BaseDetection/YOLOX.git
cd YOLOX
pip3 install -U pip && pip3 install -r requirements.txt
pip3 install -v -e . # or python3 setup.py develop?????????Step2. Install?pycocotools.
pip3 install cython;
pip3 install'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'? ? ? ? 注意：如果缺少其他包，使用pip安装即可！
运行Demo
下载相关模型
以YOLOX_s为例：
python tools/demo.py image -n yolox-s -c /path/to/your/yolox_s.pth --path assets/dog.jpg --conf 0.25 --nms 0.45 --tsize 640 --save_result --device [cpu/gpu]其余可以阅读yolox github readme；或者官方文档：Welcome to YOLOX’s documentation! — YOLOX 0.1.0 documentation
VOC标注数据处理
1、本文使用VOC格式进行训练。
2、训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。
3、训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。
4、在训练前利用voc2yolo3.py文件生成对应的txt；
5、将VOCdekit 放到YOLOX/datasets文件夹下；
?其中：
VOCdekit具体目录结构：
--VOCdevkit
----VOC2007
------Annotations
------JPEGImages
------ImageSets
--------Main
----------test.txt
-----------train.txt
voc2yolo3.py 代码如下：
import os
import random
random.seed(0)
xmlfilepath = r'datasets/VOCdevkit/VOC2007/Annotations'
saveBasePath = r"datasets/VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main"
trainval_percent = 0.8
train_percent = 1
temp_xml = os.listdir(xmlfilepath)
total_xml = []
for xml in temp_xml:
if xml.endswith(".xml"):
total_xml.append(xml)
num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num*trainval_percent)
tr = int(tv*train_percent)
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)
print("train and val size", tv)
print("traub suze", tr)
ftrainval = open(os.path.join(saveBasePath, 'trainval.txt'), 'w')
ftest = open(os.path.join(saveBasePath, 'test.txt'), 'w')
ftrain = open(os.path.join(saveBasePath, 'train.txt'), 'w')
fval = open(os.path.join(saveBasePath, 'val.txt'), 'w')
for i in list:
name = total_xml[i][:-4]+'\n'
if i in trainval:
ftrainval.write(name)
if i in train:
ftrain.write(name)
else:
fval.write(name)
else:
ftest.write(name)
ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest .close()
到此为止，已经处理好要训练的数据集了！接下来修改yolox相关代码！
修改代码及配置文件
VOC数据集的配置文件所在路径：YOLOX/exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py
a）修改 line14 ，num_classes 为自己的数据集的类别，这里以2为例。?
b) 修改训练集和测试集目录 ?image_sets?
?
?c）修改类别voc_classes;文件所在路径：YOLOX/yolox/data/datasets/voc_classes.py
d) 修改YOLOX/yolox/exp/yolox_base.py 中num_classes;
e)修改YOLOX/yolox/data/datasets/voc.py?文件下的_do_python_eval 函数；
?
?f）训练模型，本文训练模型使用yolox-s；首先下载预训练模型；将下载的模型放在YOLOX/weights/yolox_s.pth 路径下。
下载好的一些预训练权重：
?
g） 可在YOLOX/yolox/exp/yolox_base.py?文件中配置相关训练参数。
?h） 开始训练，训练命令：
python tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_s.py -d 0 -b 8 --fp16 -o -c weights/yolox_s.pth
训练：
训练的模型权重以及训练日志存在路径：YOLOX/YOLOX_outputs/yolox_voc_s/?
?
?
使用tensorboard 查看训练过程：
在路径YOLOX_outputs/yolox_voc_s/ 下，执行：
tensorboard --logdir ./
测试训练好的模型
首先在YOLOX/yolox/data/datasets/__init__.py 里需要加入voc 类别
?
需要更改测试YOLOX/tools/demo.py：
?
?
测试代码：
python tools/demo.py image -n yolox-s -c YOLOX_outputs/yolox_voc_s/best_ckpt.pth --path assets/1_169.jpg --conf 0.3 --nms 0.1 --tsize 640 --save_result
完美运行！！?
常见问题
训练过程出现如下情况：?
?训练前需要将VOCdevkit2007中annotations_cache的缓存删掉。
?