darknetでYoLoV3マルチクラス学習
Yolov3を多クラス学習したときのメモ。
といっても、サイトに手順書いてあるし、前回のyolov2とほぼ同じ。
前回のyolov2学習
Darknetサイト
注意
２０１８年４月３０日現在、OpenCV 3.4.1以上はmakeできない
まず最新のdarknetを取得
$ git clone https://github.com/pjreddie/darknet $ cd darknet
makefileを開き、自分の環境に合わせる
例：
GPU=1
CUDNN=1
OPENCV=1
OPENMP=0
DEBUG=0
$ make
学習済みモデルのダウンロード
Darknetのサイト、”Download Pretrained Convolutional Weights”の項目からhere (76 MB).をクリックして
darknet53.conv.74をダウンロードする。
学習の準備
前回の学習ブログと同様で学習させたいデータ（画像・ラベル）を準備する。
同じやり方で大丈夫。もうある人は画像フォルダや設定ファイルをもってくれば使えます。
しかし、“・darknetで学習“の項目から編集が必要です。
・darknet/cfgの”obj.data”は以前と同様
・cfg/yolo-obj.cfgは編集する必要あり
１．yolov3-voc.cfgをコピーしてyolo-obj.cfgに名前を変更
２． ３行目 batch=1 を64に変更。４行目 subdivisions=1 を8に変更
３．.cfg内の[yolo]の項目を検索して、その一つ上の[convolutional]の項目内、filtersを filters=(classes + 5)x3 に変更する（３つある）
４．各[yolo]内のclassesを自分のクラス数に書き換え
[確認]
・学習データ、ラベルをdataフォルダ内のobjフォルダに格納
・data/obj.names、data/objにtrain.txt,test.txtがあるか
・ darknet53.conv.74をdarknet/に保存したか
・darknet/cfgに独自のobj.data,yolo-obj.cfgを用意したか
・darknetフォルダにbackupフォルダがあるか
学習開始
./darknet detector train cfg/obj.data cfg/yolo-obj.cfg darknet53.conv.74
＊学習過程で "-nan" が出てくるが学習における82,94,108のどれかで数字が出ていれば学習が進んでいる
参考→Training IOU, Cass, OBj, etc. = nan ? · Issue #600 · AlexeyAB/darknet · GitHub
＊うまくいかない場合はyolo-obj.cfgの３行目 batch=1 を32に変更。４行目 subdivisions=1 を16に変更（メモリが足らずに落ちる場合も同様）
それでもうまくいかない場合は、batch=1、 subdivisions=1に戻して学習の挙動を見てみる
参考
てかこっちの方が親切でありがたい
github.com
