YOLO，是You Only Look Once的缩写，一种基于深度卷积神经网络的物体检测算法，YOLO v3是YOLO的第3个版本，检测算法更快更准。
本文源码：/SpikeKing/keras-yolo3-detection
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YOLO v3已经提供 COCO（Common Objects in Context）数据集的模型参数。我们可以把COCO的模型参数作为预训练参数，再结合已有的数据集，创建自己的检测算法。
本例使用WIDER FACE人脸数据，训练一个高精度的人脸检测模型。
WIDER
数据集：WIDER Face
建立时间：-11-19
WIDER FACE数据集是一个人脸检测基准（benchmark）数据集，图片选取自 WIDER（Web Image Dataset for Event Recognition） 数据集。图片数32,203张，人脸数393,703个，在大小（scale）、位置（pose）、遮挡（occlusion）等不同形式中，人脸是高度变换的。WIDER FACE 数据集是基于61个事件类别，每个事件类别，随机选取训练40%、验证10%、测试50%。训练和测试含有边框（bounding box）真值（ground truth），而验证不含。
数据集在官网可以公开下载，其中在Face annotations 中，wider_face_train_bbx_gt.txt是边框真值，数据格式如下：
0--Parade/0_Parade_marchingband_1_849.jpg1449 330 122 149 0 0 0 0 0 0
数据说明：
第1行：图片的位置和名称；第2行：边框的数量；第3~n行：每个人脸的边框和属性：
其中1~4位是x1, y1, w, hblur：模糊，0清晰、1一般、2严重；expression：表情，0正常、1夸张；illumination：曝光，0正常、1极度；occlusion：遮挡，0无、1部分、2大量；pose：姿势，0正常，1非典型；
wider_face_val_bbx_gt.txt与此类似。
图片数据的清晰度一般，大小不一，尺寸为1024x，宽度相同。
数据转换
为了符合训练要求，需要转换wider数据集中的边框格式，为训练要求的边框格式。
即文件路径，边框xmin,ymin,xmax,ymax,label：
data/WIDER_val/images/10--People_Marching/10_People_Marching_People_Marching_2_433.jpg 614,346,771,568,0 245,382,392,570,0 353,222,461,390,0 498,237,630,399,0
转换源码。遍历数据文件夹，逐行解析不同格式的数据，写入文件。注意：
物体框，Wider的数据格式是x,y,w,h，而训练的数据格式是xmin,ymin,xmax,ymax；只检测人脸一个类别，则类别索引均为0；
具体参考工程的wider_annotation.py脚本。
def generate_train_file(bbx_file, data_folder, out_file):paths_list, names_list = traverse_dir_files(data_folder)name_dict = dict()for path, name in zip(paths_list, names_list):name_dict[name] = pathdata_lines = read_file(bbx_file)sub_count = 0item_count = 0out_list = []for data_line in data_lines:item_count += 1if item_count % 1000 == 0:print('item_count: ' + str(item_count))data_line = data_line.strip()l_names = data_line.split('/')if len(l_names) == 2:if out_list:out_line = ' '.join(out_list)write_line(out_file, out_line)out_list = []name = l_names[-1]img_path = name_dict[name]sub_count = 1out_list.append(img_path)continueif sub_count == 1:sub_count += 1continueif sub_count >= 2:n_list = data_line.split(' ')x_min = n_list[0]y_min = n_list[1]x_max = str(int(n_list[0]) + int(n_list[2]))y_max = str(int(n_list[1]) + int(n_list[3]))p_list = ','.join([x_min, y_min, x_max, y_max, '0']) # 标签全部是0，人脸out_list.append(p_list)continue
类别文件wider_classes.txt仅有一行，就是face。
训练
YOLO v3的训练过程，参数：标注数据、类别、存储路径、预训练模型、anchors、输入尺寸。
annotation_path = 'dataset/WIDER_train.txt' # 数据classes_path = 'configs/wider_classes.txt' # 类别log_dir = 'logs/002/' # 日志文件夹pretrained_path = 'model_data/yolo_weights.h5' # 预训练模型anchors_path = 'configs/yolo_anchors.txt' # anchorsclass_names = get_classes(classes_path) # 类别列表num_classes = len(class_names) # 类别数anchors = get_anchors(anchors_path) # anchors列表input_shape = (416, 416) # 32的倍数，输入图像
创建模型：
input_shape是输入图像的尺寸；anchors是检测框的尺寸；num_classes是类别数；freeze_body，模式1是全部冻结，模式2是训练最后三层；weights_path，预训练权重的路径；logging是TensorBoard的回调，checkpoint是存储权重的回调；
model = create_model(input_shape, anchors, num_classes,freeze_body=2,weights_path=pretrained_path) # make sure you know what you freezelogging = TensorBoard(log_dir=log_dir)checkpoint = ModelCheckpoint(log_dir + 'ep{epoch:03d}-loss{loss:.3f}-val_loss{val_loss:.3f}.h5',monitor='val_loss', save_weights_only=True,save_best_only=True, period=3) # 只存储weights，
训练数据与验证数据：
val_split = 0.1 # 训练和验证的比例with open(annotation_path) as f:lines = f.readlines()np.random.seed(10101)np.random.shuffle(lines)np.random.seed(None)num_val = int(len(lines) * val_split) # 验证集数量num_train = len(lines) - num_val # 训练集数量
模型编译与fit数据：
损失函数只使用y_pred预测结果；批次数是32个；训练数据与验证数据都来源于data_generator_wrapper；训练过程中，通过checkpoint存储权重，最终再存储最终的权重；
pile(optimizer=Adam(lr=1e-3), loss={# use custom yolo_loss Lambda layer.'yolo_loss': lambda y_true, y_pred: y_pred}) # 损失函数batch_size = 32 # batch尺寸print('Train on {} samples, val on {} samples, with batch size {}.'.format(num_train, num_val, batch_size))model.fit_generator(data_generator_wrapper(lines[:num_train], batch_size, input_shape, anchors, num_classes),steps_per_epoch=max(1, num_train // batch_size),validation_data=data_generator_wrapper(lines[num_train:], batch_size, input_shape, anchors, num_classes),validation_steps=max(1, num_val // batch_size),epochs=200,initial_epoch=0,callbacks=[logging, checkpoint])model.save_weights(log_dir + 'trained_weights_stage_1.h5') # 存储最终的参数，再训练过程中，通过回调存储
模型创建：
创建YOLO v3的模型，yolo_body，参数图像输入、每个尺度的anchor数、类别数；加载预训练权重，冻结参数，保留最后三层；自定义Lambda，模型的损失函数层；输入是YOLO模型输入和真值，输出是损失函数；
def create_model(input_shape, anchors, num_classes, load_pretrained=True, freeze_body=2,weights_path='model_data/yolo_weights.h5'):K.clear_session() # 清除sessionimage_input = Input(shape=(None, None, 3)) # 图片输入格式h, w = input_shape # 尺寸num_anchors = len(anchors) # anchor数量# YOLO的三种尺度，每个尺度的anchor数，类别数+边框4个+置信度1y_true = [Input(shape=(h // {0: 32, 1: 16, 2: 8}[l], w // {0: 32, 1: 16, 2: 8}[l],num_anchors // 3, num_classes + 5)) for l in range(3)]model_body = yolo_body(image_input, num_anchors // 3, num_classes) # modelprint('Create YOLOv3 model with {} anchors and {} classes.'.format(num_anchors, num_classes))if load_pretrained: # 加载预训练模型model_body.load_weights(weights_path, by_name=True, skip_mismatch=True) # 加载参数，跳过错误print('Load weights {}.'.format(weights_path))if freeze_body in [1, 2]:# Freeze darknet53 body or freeze all but 3 output layers.num = (185, len(model_body.layers) - 3)[freeze_body - 1]for i in range(num):model_body.layers[i].trainable = False # 将其他层的训练关闭print('Freeze the first {} layers of total {} layers.'.format(num, len(model_body.layers)))model_loss = Lambda(yolo_loss,output_shape=(1,), name='yolo_loss',arguments={'anchors': anchors,'num_classes': num_classes,'ignore_thresh': 0.5})(model_body.output + y_true) # 后面是输入，前面是输出model = Model([model_body.input] + y_true, model_loss) # 模型，inputs和outputsreturn model
数据生成器：
data_generator_wrapper用于条件检查；将输入的标注行随机；根据批次数，将图像放入image_data中，将边框和参数放入真值y_true中；输出图像和边框，还有批次数的填充，用于存储置信度。
def data_generator(annotation_lines, batch_size, input_shape, anchors, num_classes):'''data generator for fit_generator'''n = len(annotation_lines)i = 0while True:image_data = []box_data = []for b in range(batch_size):if i == 0:np.random.shuffle(annotation_lines)image, box = get_random_data(annotation_lines[i], input_shape, random=True) # 获取图片和盒子image_data.append(image) # 添加图片box_data.append(box) # 添加盒子i = (i + 1) % nimage_data = np.array(image_data)box_data = np.array(box_data)y_true = preprocess_true_boxes(box_data, input_shape, anchors, num_classes) # 真值yield [image_data] + y_true, np.zeros(batch_size)def data_generator_wrapper(annotation_lines, batch_size, input_shape, anchors, num_classes):"""用于条件检查"""n = len(annotation_lines) # 标注图片的行数if n == 0 or batch_size <= 0: return Nonereturn data_generator(annotation_lines, batch_size, input_shape, anchors, num_classes)
具体源码参考yolo3_train.py，即可生成人脸检测模型。
验证
在yolo3_predict.py中，替换已训练好的模型参数：
模型：ep108-loss44.018-val_loss43.270.h5
检测图片：
其他：增加更多的数据集，与具体的需求图片结合，都可以提升检测效果。
OK, that’s all! Enjoy it!
