# YOLOv4_CAM

**Repository Path**: hsulee/YOLOv4_CAM

## Basic Information

- **Project Name**: YOLOv4_CAM
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-05-10
- **Last Updated**: 2021-05-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## YOLOV4：You Only Look Once目标检测模型在pytorch当中的实现
---

**2021年2月7日更新：**   
**加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的map得到大幅度提升。**

## 目录
1. [性能情况 Performance](#性能情况)
2. [实现的内容 Achievement](#实现的内容)
3. [所需环境 Environment](#所需环境)
4. [注意事项 Attention](#注意事项)
5. [小技巧的设置 TricksSet](#小技巧的设置)
6. [文件下载 Download](#文件下载)
7. [预测步骤 How2predict](#预测步骤)
8. [训练步骤 How2train](#训练步骤)
9. [参考资料 Reference](#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 |
| :-----: | :-----: | :------: | :------: | :------: | :-----: |
| VOC07+12+COCO | [yolo4_voc_weights.pth](https://github.com/bubbliiiing/yolov4-pytorch/releases/download/v1.0/yolo4_voc_weights.pth) | VOC-Test07 | 416x416 | - | 89.0 
| COCO-Train2017 | [yolo4_weights.pth](https://github.com/bubbliiiing/yolov4-pytorch/releases/download/v1.0/yolo4_weights.pth) | COCO-Val2017 | 416x416 | 46.1 | 70.2 


## 实现的内容
- [x] 主干特征提取网络：DarkNet53 => CSPDarkNet53
- [x] 特征金字塔：SPP，PAN
- [x] 训练用到的小技巧：Mosaic数据增强、Label Smoothing平滑、CIOU、学习率余弦退火衰减
- [x] 激活函数：使用Mish激活函数
- [ ] ……balabla

## 所需环境
torch==1.2.0

## 注意事项
代码中的yolo4_weights.pth是基于608x608的图片训练的，但是由于显存原因。我将代码中的图片大小修改成了416x416。有需要的可以修改回来。 代码中的默认anchors是基于608x608的图片的。   
**注意不要使用中文标签，文件夹中不要有空格！**   
**在训练前需要务必在model_data下新建一个txt文档，文档中输入需要分的类，在train.py中将classes_path指向该文件**。  

## 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yolo4_weights.pth可在百度网盘中下载。  
链接: https://pan.baidu.com/s/1WlDNPtGO1pwQbqwKx1gRZA 提取码: p4sc  
yolo4_weights.pth是coco数据集的权重。  
yolo4_voc_weights.pth是voc数据集的权重。

## 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yolo4_weights.pth或者yolo4_voc_weights.pth，放入model_data，运行predict.py，输入  
```python
img/street.jpg
```
2. 利用video.py可进行摄像头检测。  
### 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**。  
```python
_defaults = {
    "model_path": 'model_data/yolo4_weights.pth',
    "anchors_path": 'model_data/yolo_anchors.txt',
    "classes_path": 'model_data/coco_classes.txt',
    "model_image_size" : (416, 416, 3),
    "confidence": 0.5,
    "cuda": True
}

```
3. 运行predict.py，输入  
```python
img/street.jpg
```
4. 利用video.py可进行摄像头检测。  

## 训练步骤
1. 本文使用VOC格式进行训练。  
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。  
4. 在训练前利用voc2yolo4.py文件生成对应的txt。  
5. 再运行根目录下的voc_annotation.py，运行前需要将classes改成你自己的classes。**注意不要使用中文标签，文件夹中不要有空格！**   
```python
classes = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"]
```
6. 此时会生成对应的2007_train.txt，每一行对应其**图片位置**及其**真实框的位置**。  
7. **在训练前需要务必在model_data下新建一个txt文档，文档中输入需要分的类，在train.py中将classes_path指向该文件**，示例如下：   
```python
classes_path = 'model_data/new_classes.txt'    
```
model_data/new_classes.txt文件内容为：   
```python
cat
dog
...
```
8. 运行train.py即可开始训练。

## mAP目标检测精度计算更新
更新了get_gt_txt.py、get_dr_txt.py和get_map.py文件。  
get_map文件克隆自https://github.com/Cartucho/mAP  
具体mAP计算过程可参考：https://www.bilibili.com/video/BV1zE411u7Vw

## Reference
https://github.com/qqwweee/keras-yolo3/  
https://github.com/Cartucho/mAP  
https://github.com/Ma-Dan/keras-yolo4  

## The above is original readme.md

## My work
I tried to train the YOLOv4 to detect the helmet and it's color. In order to know whether it learned well, I visualized the output of the YOLO-Head.
origin.jpg|detection.jpg
:---:|:---:
<img src="https://github.com/IDayday/YOLOv4_CAM/blob/main/img/00148.jpg" width="500" alt="origin.jpg">|<img src="https://github.com/IDayday/YOLOv4_CAM/blob/main/yolov4_img.jpg" width="500" alt="detection.jpg">

head0|head1|head2
:---:|:---:|:---:
<img src="https://github.com/IDayday/YOLOv4_CAM/blob/main/cam_results/head0layer0score.jpg" width="500" alt="head0layer0score.jpg">|<img src="https://github.com/IDayday/YOLOv4_CAM/blob/main/cam_results/head1layer0score.jpg" width="500" alt="head1layer0score.jpg">|<img src="https://github.com/IDayday/YOLOv4_CAM/blob/main/cam_results/head2layer0score.jpg" width="500" alt="head2layer0score.jpg">
<img src="https://github.com/IDayday/YOLOv4_CAM/blob/main/cam_results/head0layer1class.jpg" width="500" alt="head0layer1class.jpg">|<img src="https://github.com/IDayday/YOLOv4_CAM/blob/main/cam_results/head1layer1class.jpg" width="500" alt="head1layer1class.jpg">|<img src="https://github.com/IDayday/YOLOv4_CAM/blob/main/cam_results/head2layer1class.jpg" width="500" alt="head2layer1class.jpg">
<img src="https://github.com/IDayday/YOLOv4_CAM/blob/main/cam_results/head0layer2class_score.jpg" width="500" alt="head0layer2class_score.jpg">|<img src="https://github.com/IDayday/YOLOv4_CAM/blob/main/cam_results/head1layer2class_score.jpg" width="500" alt="head1layer2class_score.jpg">|<img src="https://github.com/IDayday/YOLOv4_CAM/blob/main/cam_results/head2layer2class_score.jpg" width="500" alt="head2layer2class_score.jpg">

The above are shown the visualization of the "yellow", we can easily see the hot area focus on the yellow helmets. So I think this can help us to train the model to a certain extent.