PyTorch版YOLOv4更新了，适用于自定义数据集( 二 )
在数据集下载好后 ， 需要进行以下操作：
将数据集放入目录 ， 更新 config/yolov4_config.py 中的 DATA_PATH 参数 。
【PyTorch版YOLOv4更新了，适用于自定义数据集】（对于 COCO 数据集）使用 coco_to_voc.py 将 COCO 数据类型转换为 VOC 数据类型 。
转换数据格式：使用 utils/voc.py 或 utils/coco.py 将 pascal voc *.xml 格式（或 COCO *.json 格式）转换为 *.txt 格式（Image_path xmin0,ymin0,xmax0,ymax0,class0 xmin1,ymin1,xmax1,ymax1,class1 ...） 。
3. 下载权重文件
1）darknet 预训练权重：yolov4（https://drive.google.com/file/d/1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe_b9PaT/view） 。
2）Mobilenet 预训练权重：
mobilenetv2：（https://pan.baidu.com/share/init?surl=sjixK2L9L0YgQnvfDuVTJQ ， 提取码：args）；
mobilenetv3：（https://pan.baidu.com/share/init?surl=75wKejULuM0ZD05b9iSftg ， 提取码：args） 。
3）在根目录下创建 weight 文件夹 ， 将下载好的权重文件放到 weight / 目录下 。
4）训练时在 config/yolov4_config.py 中设置 MODEL_TYPE 。
4. 转换成自定义数据集（基于自定义数据集进行训练）
1）将自定义数据集的图片放入 JPEGImages 文件夹 ， 将注释文件放入 Annotations 文件夹 。
2）使用 xml_to_txt.py 文件将训练和测试文件列表写入 ImageSets/Main/*.txt 。
3）转换数据格式：使用 utils/voc.py 或 utils/coco.py 将 pascal voc *.xml 格式（或 COCO *.json 格式）转换为 *.txt 格式（Image_path xmin0,ymin0,xmax0,ymax0,class0 xmin1,ymin1,xmax1,ymax1,class1 ...） 。
训练
运行以下命令开始训练 ， 详情参见 config / yolov4_config.py 。 训练时应将 DATA_TYPE 设置为 VOC 或 COCO 。
它还支持 resume 训练 ， 添加 --resume ， 使用以下命令即可自动加载 last.pt 。
检测
修改检测图像路径：DATA_TEST=/path/to/your/test_data# your own images 。
结果可以在 output / 中查看 ， 如下所示：
本文插图
评估（Pascal VOC 数据集）
修改评估数据集路径：DATA_PATH=/path/to/your/test_data # your own images
本文插图
评估（COCO 数据集）
修改评估数据集路径：DATA_PATH=/path/to/your/test_data # your own images
可视化热图
在 val_voc.py 中设置 showatt=Ture ， 网络即可输出热图 。
在 output / 中可以查看热图 ， 如下所示：
本文插图
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