• YOLOX：You Only Look Once目标检测模型在Keras当中的实现
• 目录
• 性能情况
• 实现的内容
• 所需环境
• 小技巧的设置
• 文件下载
• 训练步骤
• • a、数据集的准备
  • b、数据集的预处理
  • c、开始网络训练
• d、训练结果预测
• 预测步骤
• • a、使用预训练权重
  • b、使用自己训练的权重
• 评估步骤
• Reference

YOLOX：You Only Look Once目标检测模型在Keras当中的实现

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目录

1. 性能情况 Performance
2. 实现的内容 Achievement
3. 所需环境 Environment
4. 小技巧的设置 TricksSet
5. 文件下载 Download
6. 训练步骤 How2train
7. 预测步骤 How2predict
8. 评估步骤 How2eval
9. 参考资料 Reference

性能情况

训练数据集	权值文件名称	测试数据集	输入图片大小	mAP 0.5:0.95	mAP 0.5
COCO-Train2017	yolox_s.h5	COCO-Val2017	640x640	39.2	58.7
COCO-Train2017	yolox_m.h5	COCO-Val2017	640x640	46.1	65.2
COCO-Train2017	yolox_l.h5	COCO-Val2017	640x640	49.3	68.1
COCO-Train2017	yolox_x.h5	COCO-Val2017	640x640	50.5	69.2

实现的内容

• 主干特征提取网络：使用了Focus网络结构。
• 分类回归层：Decoupled Head，在YoloX中，Yolo Head被分为了分类回归两部分，最后预测的时候才整合在一起。
• 训练用到的小技巧：Mosaic数据增强、CIOU（原版是IOU和GIOU，CIOU效果类似，都是IOU系列的，甚至更新一些）、学习率余弦退火衰减。
• Anchor Free：不使用先验框
• SimOTA：为不同大小的目标动态匹配正样本。

所需环境

tensorflow-gpu==1.13.1
keras==2.1.5

小技巧的设置

在train.py文件下：
1、mosaic参数可用于控制是否实现Mosaic数据增强。
2、Cosine_scheduler可用于控制是否使用学习率余弦退火衰减。
3、label_smoothing可用于控制是否Label Smoothing平滑。

文件下载

训练所需的权值可在百度网盘中下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1o14Vi-CzZEaz9hic_OPZCQ 提取码: 4kc2

VOC数据集下载地址如下：
VOC2007+2012训练集
链接: https://pan.baidu.com/s/16pemiBGd-P9q2j7dZKGDFA 提取码: eiw9

VOC2007测试集
链接: https://pan.baidu.com/s/1BnMiFwlNwIWG9gsd4jHLig 提取码: dsda

训练步骤

a、数据集的准备

1、本文使用VOC格式进行训练，训练前需要自己制作好数据集，如果没有自己的数据集，可以通过Github连接下载VOC12+07的数据集尝试下。
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。

b、数据集的预处理

1、训练数据集时，在model_data文件夹下建立一个cls_classes.txt，里面写所需要区分的类别。
2、设置根目录下的voc_annotation.py里的一些参数。第一次训练可以仅修改classes_path，classes_path用于指向检测类别所对应的txt，即：

classes_path = 'model_data/cls_classes.txt'

model_data/cls_classes.txt文件内容为：

cat
dog
...

3、设置完成后运行voc_annotation.py，生成训练所需的2007_train.txt以及2007_val.txt。

c、开始网络训练

1、通过voc_annotation.py，我们已经生成了2007_train.txt以及2007_val.txt，此时我们可以开始训练了。
2、设置根目录下的train.py里的一些参数。第一次训练可以仅修改classes_path，classes_path用于指向检测类别所对应的txt，设置方式与b、数据集的预处理类似。训练自己的数据集必须要修改！
3、设置完成后运行train.py开始训练了，在训练多个epoch后，权值会生成在logs文件夹中。
4、训练的参数较多，大家可以在下载库后仔细看注释，其中最重要的部分依然是train.py里的classes_path。

d、训练结果预测

1、训练结果预测需要用到两个文件，分别是yolo.py和predict.py。
2、设置根目录下的yolo.py里的一些参数。第一次预测可以仅修改model_path以及classes_path。训练自己的数据集必须要修改。model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。classes_path指向检测类别所对应的txt。
3、设置完成后运行predict.py开始预测了，具体细节查看预测步骤。
4、预测的参数较多，大家可以在下载库后仔细看注释，其中最重要的部分依然是yolo.py里的model_path以及classes_path。

预测步骤

a、使用预训练权重

1、下载完库后解压，在百度网盘下载各个权值，放入model_data，默认使用yolox_s.h5，其它可调整，运行predict.py，输入

img/street.jpg

2、在predict.py里面进行设置可以进行video视频检测、fps测试、批量文件测试与保存。

b、使用自己训练的权重

1、按照训练步骤训练。
2、在yolo.py文件里面，在如下部分修改model_path和classes_path使其对应训练好的文件；model_path对应logs文件夹下面的权值文件，classes_path是model_path对应分的类。

_defaults = {
    #--------------------------------------------------------------------------#
    #   使用自己训练好的模型进行预测一定要修改model_path和classes_path！
    #   model_path指向logs文件夹下的权值文件，classes_path指向model_data下的txt
    #   如果出现shape不匹配，同时要注意训练时的model_path和classes_path参数的修改
    #--------------------------------------------------------------------------#
    "model_path"        : 'model_data/yolox_s.h5',
    "classes_path"      : 'model_data/coco_classes.txt',
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   输入图片的大小，必须为32的倍数。
    #---------------------------------------------------------------------#
    "input_shape"       : [640, 640],
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   所使用的YoloX的版本。s、m、l、x
    #---------------------------------------------------------------------#
    "phi"               : 's',
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   只有得分大于置信度的预测框会被保留下来
    #---------------------------------------------------------------------#
    "confidence"        : 0.5,
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   非极大抑制所用到的nms_iou大小
    #---------------------------------------------------------------------#
    "nms_iou"           : 0.3,
    "max_boxes"         : 100,
    #---------------------------------------------------------------------#
    #   该变量用于控制是否使用letterbox_image对输入图像进行不失真的resize，
    #   在多次测试后，发现关闭letterbox_image直接resize的效果更好
    #---------------------------------------------------------------------#
    "letterbox_image"   : True,
}

3、运行predict.py，输入

img/street.jpg

4、在predict.py里面进行设置可以进行video视频检测、fps测试、批量文件测试与保存。

评估步骤

1、本文使用VOC格式进行评估。
2、划分测试集，如果在训练前已经运行过voc_annotation.py文件，代码会自动将数据集划分成训练集、验证集和测试集。
3、如果想要修改测试集的比例，可以修改voc_annotation.py文件下的trainval_percent。trainval_percent用于指定(训练集+验证集)与测试集的比例，默认情况下 (训练集+验证集):测试集 = 9:1。train_percent用于指定(训练集+验证集)中训练集与验证集的比例，默认情况下 训练集:验证集 = 9:1。
4、设置根目录下的yolo.py里的一些参数。第一次评估可以仅修改model_path以及classes_path。训练自己的数据集必须要修改。model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。classes_path指向检测类别所对应的txt。
5、设置根目录下的get_map.py里的一些参数。第一次评估可以仅修改classes_path，classes_path用于指向检测类别所对应的txt，评估自己的数据集必须要修改。与yolo.py中分开设置的原因是可以让使用者自己选择评估什么类别，而非所有类别。
6、运行get_map.py即可获得评估结果，评估结果会保存在map_out文件夹中。

Reference

https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX