详细介绍如何用TensorFlow实现yolo v3 macOS

因参加服创大赛，选题是安全帽检测，所以在这里和大家分享一下简单的用TensorFlow训练yolo v3的过程，适合新手快速上手。

源码地址：qqwweee/keras-yolo3

1.下载项目

首先在git clone https://github.com/qqwweee/keras-yolo3将源码clone下来，原来速度太慢的话，可以借助gitee。

在gitee上将项目clone下来：

2.创建虚拟环境

由于作者使用的环境是python3.6+TensorFlow1.6.0+keras2.1.5。所以我们可以先用anaconda创建一个新的虚拟环境，如果创建虚拟环境失败的，可以参照我的这篇博客：conda无法创建虚拟环境。

conda create -n yolo python=3.6   #创建python=3.6的名为yolo的虚拟环境
conda activate yolo  #进入新的conda环境
pip install scrapy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.6.0   #使用清华镜像下载
pip install scrapy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple keras==2.1.5

3.训练前的准备工作

（1）打开pycharm，打开下载的项目

（2）百度网盘：VOC数据集下载。 提取码：5hru

（3）从YOLO网站下载YOLOv3权重

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

（4）将Darknet YOLO模型转换为Keras模型。

python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

（5）生成自己的注释文件和类名称文件。

一张图片一排；
行格式：image_file_path box1 box2 … boxN;
框格式：（x_min,y_min,x_max,y_max,class_id无空格）。

对于VOC数据集，请尝试python voc_annotation.py，运行完成后会生成3个txt文件

（6）将项目文件夹model_data下的voc_classes.txt文件夹中的众多类删除，改成：

3.开始训练

（1）运行train.txt文件

（2）在训练过程中，会出现如下错误：

这个错误说找不到这张图片，这个原因困扰了我好久，其实罪魁祸首就是！！有的图片文件的后缀是.JPG大写，而写进train.txt文件里的全部是jpg小写的形式，所以当然找不到啦！后来我写了一个脚本来找出所有后缀为JPG的图片，然后把他们改掉！！代码如下：

import os
def file_name(file_dir):
    L=[]
    for root, dirs, files in os.walk(file_dir):
        for file in files:
            if os.path.splitext(file)[1] == '.JPG':  
                L.append(os.path.join(file))
    return L

print(file_name("path"))

（3）最后再次运行train.txt文件。

然后就是静静的等待了！

本文地址：https://blog.csdn.net/weixin_44241117/article/details/107093545