tensorflow－yolov3中文交流

[YunYang1994]

hello大家好，我是该仓库的作者。鉴于我复现tensorflow-yolov3踩了太多坑，特此发个贴，帮助大家少走弯路。大家有问题可以在下面留言。

[zouliangyu]

感觉和原版有出入。yolov3的标注是处理为0-1范围内，网络预测出偏移量再联合anchor计算出预测值box，再返回原图与groudTruth计算loss，这版感觉没有把标注处理为0-1

[YunYang1994]

＠zouliangyu 其实没有差别，因为我写的代码里也是预测偏移量的。原版yolov3里是要你自己预处理成0~1之间的，我这里是不用的。但本质上的损失都是偏移量的损失。

[wangyazhao001]

还是同一个问题，当运行show_input_image.py和train.py，还是出现这样的问题：

OutOfRangeError: End of sequence
[[{{node cond/IteratorGetNext_1}} = IteratorGetNextoutput_shapes=[[?,416,416,3], , , ], output_types=[DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]]

During handling of the above exception, another exception occurred。OutOfRangeError Traceback (most recent call last)
in ()
78 if (epoch+1)%1000 == 0: saver.save(sess, save_path="./checkpoint/yolov3.ckpt", global_step=epoch)

应该是读tfrecord的时候出现问题，这该如何解决？

[liuqinglong110]

@wangyazhao001 我已经完整运行过作者的show_input_image.py和train.py脚本了，都可以运行成功。我没有出现你这种问题。由于作者没有使用一个统一的config文件来管理各种参数，可能在训练自己的数据集时，出现报错。你仔细看看自己的样本集标注格式是否和VOC格式一致，或者，类别参数是否根据自己的训练集修改，还有voc.name等文件，很多细节地方需要注意。

[YunYang1994]

@liuqinglong110 @zouliangyu @wangyazhao001 大家可以帮忙先train一下VOC数据集，训练的代码可以参考https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3/blob/master/quick_train.py 来写

[YunYang1994]

@wangyazhao001 你先看看你的dataset.txt是不是严格按照image_path xmin ymin xmax ymax class_id来写的，制作好tfrecords后用show_input_image.py看看对不对。

[sumenpuyuan]

@wangyazhao001 @YunYang1994 你好！我也出现了wangyazhao001的情况，我自己的数据集是一个类6万多训练集，2000多测试集我做了如下实验
（1）制作子集tfrecord格式，发现训练 训练集会报同样的错误，训练测试集没有问题。难道数量大会出问题？另外我发现不管把tf record 的num thread 设成多少训练集最后都会有个0k的tfrecord文件，可能和这个有关系？
（2）训练作者提供的一类racoon数据集，训练成功
（3）使用作者提供的show_input_image只显示自己的训练集或者测试集合，都没有出错，正常显示

我想问下，两位有什么好的建议吗？

[YunYang1994]

@sumenpuyuan 你给的信息太少，不排除数据集存在脏数据。比如我之前遇到过数据集里有图片不完整的情况，后面有时间我会再优化下代码。

[liuqinglong110]

@wangyazhao001 @YunYang1994 你好！我也出现了wangyazhao001的情况，我自己的数据集是一个类6万多训练集，2000多测试集我做了如下实验
（1）制作子集tfrecord格式，发现训练 训练集会报同样的错误，训练测试集没有问题。难道数量大会出问题？另外我发现不管把tf record 的num thread 设成多少训练集最后都会有个0k的tfrecord文件，可能和这个有关系？
（2）训练作者提供的一类racoon数据集，训练成功
（3）使用作者提供的show_input_image只显示自己的训练集或者测试集合，都没有出错，正常显示

我想问下，两位有什么好的建议吗？

最后的那个0k的tfrecord文件应该删除吧，我自己也产生了这个文件，删除了，训练过程中没有出现问题。

[xliu79]

您好, 我用你的脚本把我的.weigths转为.pb文件后跑了一下发现用nms_demo.py测试图片没有问题,但是用同样的.pb模型文件测试视频时候精度很差,远远不如测试图片效果好,奇怪的是把视频文件按帧每隔一段时间截图，再次测截图发现精度也还好，请问这是什么问题呢。。。。麻烦了o.o

[YunYang1994]

@xliu79 你好，检测效果是可以根据阈值来调整的。另外，你也可以在https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3/blob/master/core/utils.py 调整读取权重的精度

def load_weights(var_list, weights_file):
    """
    Loads and converts pre-trained weights.
    :param var_list: list of network variables.
    :param weights_file: name of the binary file.
    :return: list of assign ops
    """
    with open(weights_file, "rb") as fp:
        np.fromfile(fp, dtype=np.int32, count=5)
        weights = np.fromfile(fp, dtype=np.float64)