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yolov4训练自己的数据集

2023-11-19

1、电脑配置

win10、OpenCV4.1、VS2019、cuda10.2

2、下载并配置

（1）YOLOv4网址：https://github.com/AlexeyAB/darknet
克隆到本地后，开始配置
（2）打开：D:\darknet\build\darknet（我下载在D盘，路径按照自己的打开）
在这里插入图片描述
（3）在文件夹C:\Program Files (x86)\opencv\build\x64\vc15\bin的两个dll文件：

opencv_ffmpeg410_64.dll和opencv_world410.dll
复制到
D:\darknet\build\darknet\x64
（不同的版本名称有点差异，但是大差不差的）
（4）release跟x64
在这里插入图片描述
点击项目->darknet属性
在这里插入图片描述
添加附加依赖项的时候添加的是opencv_world410.lib，就是没有d的有d的是debug的

（6） 编译项目，点击“重新生成解决方案”。
可能有下述错误：

严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 MSB4019 找不到导入的项目“C:\Program Files
(x86)\Microsoft Visual
Studio\2019\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations\CUDA
10.0.props”。请 确认 Import 声明“C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations\CUDA
10.0.props”中的 表达式正确，且文件位于磁盘上。

（7）打开 D:\darknet\build\darknet\darknet.vcxproj
在这里插入图片描述
把CUDA的版本改成你自己的版本，我的是10.2，所以两处CUDA都改成10.2

（很奇怪的是，第一次修改完成后运行成功了，第二次再尝试就失败了，我就直接把第一次的文件复制过来运行就成功了，真的玄学）

（8）此时运行如果还有错误
将NVIDIA CUDA的安装程序（.exe文件）数据解压到一个指定文件夹中
在这里插入图片描述
将"D:\Temp\CUDA\VisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions"
下的文件直接拷贝到
“C:\Program Files (x86)\Microsoft VisualStudio
\2019\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations”文件夹中。

（9）再次点击“重新生成解决方案”，这时应该编译成功，并产生可执行文件
D:\darknet\build\darknet\x64\darknet.exe

3、测试

下载 yolov4.weights，找一些图片和视频放到x64文件中

在D:\darknet\build\darknet\x64\ 目录下执行

darknet.exe detector test cfg\coco.data cfg\yolov4.cfg yolov4.weights
你的图片名.jpg

darknet.exe detector demo cfg\coco.data cfg\yolov4.cfg yolov4.weights
你的视频名.mp4

运行成功就可以开始训练了

4、训练

（1）数据集处理
在这里插入图片描述
在x64文件夹中建立一个py脚本文件将xml文件转化为txt

在这里插入图片描述
打开cmd到x64文件夹中，

python transform.py

运行成功
（之前是下载别人的用，但是一直报错，后来发现文件名包含中文的需要增标明UTF-8）
在这里插入图片描述
（2）修改配置
打开x64\data文件夹，
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
打开x64/cfg
复制黏贴yolov4.cfg，改成你喜欢的名字

在这里插入图片描述
在cfg\yolov4-mask.cfg文件中，三个yolo层和各自前面的convolutional层的参数需要修改：
三个yolo层都要改：yolo层中的classes为类别数，每一个yolo层前的convolutional层中的filters =（类
别+5）* 3
yolo层 classes=2， convolutional层 filters=21

在这里插入图片描述
一共有3个yolo层，从012，345到678
改完保存

（3）下载预训练权重
yolov4.conv.137

放置在D:\darknet\build\darknet\x64目录下

这里的训练使用迁移学习，所以下载的yolov4在coco数据集上的预训练权重文件（不含head）

darknet.exe detector train data\你刚刚修改的配置.data cfg\你刚刚修改的配置.cfg yolov4.conv.137 -map

有map可以看训练过程
在这里插入图片描述

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深度学习

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