深度学习目标检测与识别 YOLO_v3 自定义数据集训练
深度学习目标检测与识别 YOLO_v3 自定义数据集训练
哈喽，大家好，我是唐国梁Tommy，今天我们看一下YOLO v3的自定义数据集训练案例操作。
【预告：目前正在准备YOLO v3 -- YOLO v5的专题课程，包括 算法理论+论文解读+算法实践+python代码复现，预计六月底上线。】
这里参考的YOLO v3实现项目地址如下：https://github.com/ultralytics/yolov3
今天的案例操作流程是，我将从零开始搭建虚拟环境，一步一步操作一直到运行案例成功，适合小白同学入门、实操。
【另外两篇有关YOLO v3环境配置：
】
我的电脑配置环境如下：
系统：Ubuntu 20.04.2 LTS
GPU：RTX 3080, 10G
NVIDIA配置：
① NVIDIA-SMI 465.19.01
② Driver Version: 465.19.01
③ CUDA Version: 11.3
Python版本：Python 3.8.5
torch版本：1.8.1+cu111
torchvision 版本：0.9.1+cu111
opencv-python 版本：4.5.1.48
具体操作流程:
1. 启动命令行窗口
2. 在本机安装虚拟环境: pip install virtualenv
3. 创建虚拟环境: virtualenv YOLO
4. 启动虚拟环境: source YOLO/bin/activate
5. 查看虚拟环境中已默认安装的库/包: pip list
6. 下载 ultralytics/yolov3，命令如下:
git clone https://github.com/ultralytics/yolov3
7. 根据配置文件requirements.txt安装相应的软件包，命令如下:
cd yolov3
pip install -r requirements.txt
8. 下载coco128数据集，该数据集是COCO2017训练数据集前128张图片构成。命令如下:
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/coco128.zip
9. 解压coco128.zip，命令: unzip coco128.zip
10. 查看coco128数据集，命令如下:
11. 基于coco128训练模型，输入命令如下：
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 5 --data coco128.yaml --weights yolov3.pt
【注意：先到该网址下下载预训练模型，】
【报错啦，CUDA error，这个原因主要是因为torch, cuda, torchvision版本不一致引起的。需要卸载后，重新安装。由CUDA引起的问题非常头疼，往往需要折腾很久。】
解决措施：进入pytorch官网：https://pytorch.org/
根据自己的电脑系统和CUDA版本配置，选择对应的torch, torchvision, torchaudio
安装命令：
pip3 install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
重新执行训练coco128数据集的命令：
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 5 --data coco128.yaml --weights yolov3.pt
运行成功后，结果如上截图。
【注意：如果报错，显示CUDA out of memory，那么，调小 batch 的大小，我设置的是 --batch 8，即命令如下：
python train.py --img 640 --batch 8 --epochs 5 --data coco128.yaml --weights yolov3.pt 】
如果你还遇到其它问题，建议去作者GitHub的issues里面搜索， https://github.com/ultralytics/yolov3/issues 。如果没有类似的答案，自己百度或google啦，我也是这样做的。遇到Errors并不可怕，可怕的是我们不知所措，加油】
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