本项目已经迁移到miemiedetection进行更新维护，正在加入PPYOLOv2!miemiedetection是女装大佬咩酱基于YOLOX进行二次开发的个人检测库（使用的深度学习框架为pytorch），以女装大佬咩酱的名字命名。
PP-YOLO是PaddleDetection优化和改进的YOLOv3的模型，其精度(COCO数据集mAP)和推理速度均优于YOLOv4模型。
| 算法 | 骨干网络 | 图片输入大小 | mAP(COCO val2017) | mAP(COCO test2017) | FPS |
|---|---|---|---|---|---|
| PPYOLO | ResNet50-vd | (608,608) | 0.448 | 0.451 | 16.6 |
| PPYOLO | ResNet50-vd | (320,320) | 0.389 | - | 34.1 |
| PPYOLO_r18vd | ResNet18-vd | (608,608) | 0.286 | - | 51.7 |
| PPYOLO_r18vd | ResNet18-vd | (416,416) | 0.286 | - | 76.2 |
| PPYOLO_r18vd | ResNet18-vd | (320,320) | 0.262 | - | 93.3 |
注意:
- 测速环境为： ubuntu18.04, i5-9400F, 8GB RAM, GTX1660Ti(6GB), cuda10.0。使用了自实现的DCNv2。windows上可能没linux上FPS高。
- FPS由demo.py测得。预测50张图片，预测之前会有一个热身(warm up)阶段使速度稳定。
- PPYOLO_r18vd(416,416) mAP(IoU=0.50)(COCO val2017)为0.470，表中的0.286指的是mAP(IoU=0.50:0.95)(COCO val2017)。
- PPYOLO_r18vd(608,608) mAP(IoU=0.50)(COCO val2017)为0.478。不建议使用608x608输入大小。
- PPYOLO_r18vd(320,320) mAP(IoU=0.50)(COCO val2017)为0.437。
Keras版YOLOv3: https://github.com/miemie2013/Keras-DIOU-YOLOv3
Pytorch版YOLOv3：https://github.com/miemie2013/Pytorch-DIOU-YOLOv3
PaddlePaddle版YOLOv3：https://github.com/miemie2013/Paddle-DIOU-YOLOv3
PaddlePaddle完美复刻版版yolact: https://github.com/miemie2013/PaddlePaddle_yolact
Keras版YOLOv4: https://github.com/miemie2013/Keras-YOLOv4 (mAP 41%+)
Pytorch版YOLOv4: https://github.com/miemie2013/Pytorch-YOLOv4 (mAP 41%+)
Paddle版YOLOv4：https://github.com/miemie2013/Paddle-YOLOv4 (mAP 41%+)
PaddleDetection版SOLOv2: https://github.com/miemie2013/PaddleDetection-SOLOv2
Pytorch实时版FCOS，跑得比YOLOv4快: https://github.com/miemie2013/Pytorch-FCOS
Paddle实时版FCOS，跑得比YOLOv4快: https://github.com/miemie2013/Paddle-FCOS
Keras版CartoonGAN: https://github.com/miemie2013/keras_CartoonGAN
纯python实现一个深度学习框架: https://github.com/miemie2013/Pure_Python_Deep_Learning
Pytorch版PPYOLO: https://github.com/miemie2013/Pytorch-PPYOLO (mAP 44.8%)
2020/10/17:首次公开
2020/11/05:咩酱成功实现DCNv2，不用编译c、c++、cuda、自定义op这些玩意了！
2020/12/17:加入L2权重衰减、学习率warm up和学习率分段衰减。
EMA(指数滑动平均)：修改config/ppyolo_2x.py中self.use_ema = True打开。修改config/ppyolo_2x.py中self.use_ema = False关闭。打开ema会拖慢训练速度。由于new_val = np.array(param.cpu().detach().numpy().copy())这一句本身是耗时的，而且无法与训练过程并行，咩酱暂时想不到好办法优化这一部分。
DropBlock：随机丢弃特征图上的像素。
IoU Loss：iou损失。
IoU Aware：预测预测框和gt的iou。并作用在objness上。
Grid Sensitive：预测框中心点的xy可以出到网格之外，应付gt中心点在网格线上这种情况。
Matrix NMS：SOLOv2中提出的算法，在soft-nms等基础上进行并行化加速，若预测框与同类高分框有iou，减小预测框的分数而不是直接丢弃。这里用box iou代替mask iou。
CoordConv：特征图带上像素的坐标信息（通道数+2）。
SPP：3个池化层的输出和原图拼接。
多卡训练（由于咩酱只有一张6G的卡，也不是硕士生没有实验室，这部分可能不会实现）。
因为咩酱用Pytorch的纯python接口实现了DCNv2，效率极高，custom_layers.py里默认使用的也是咩酱自己实现的DCNv2，所以不用编译官方的DCNv2。但是如果读者想试试官方的DCNv2，与咩酱实现的DCNv2对比速度，输入以下命令编译和安装：
cd external/DCNv2
python setup.py build develop
(1)环境搭建
需要安装cuda10，Pytorch1.x。以及随意版本的Paddle来转换权重：
pip install paddlepaddle-gpu==1.8.4.post107 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
(2)下载预训练模型
下载PaddleDetection的ppyolo.pdparams。如果你使用Linux，请使用以下命令：
wget https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/ppyolo.pdparams
如果你使用Windows，请复制以下网址到浏览器或迅雷下载：
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/ppyolo.pdparams
下载好后将它放在项目根目录下。然后运行1_ppyolo_2x_2pytorch.py得到一个ppyolo_2x.pt，它也位于根目录下。
下载PaddleDetection的ppyolo_r18vd.pdparams。如果你使用Linux，请使用以下命令：
wget https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/ppyolo_r18vd.pdparams
如果你使用Windows，请复制以下网址到浏览器或迅雷下载：
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/ppyolo_r18vd.pdparams
下载好后将它放在项目根目录下。然后运行1_ppyolo_r18vd_2pytorch.py得到一个ppyolo_r18vd.pt，它也位于根目录下。
(3)预测图片、获取FPS（预测images/test/里的图片，结果保存在images/res/）
(如果使用ppyolo_2x.py配置文件)
python demo.py --config=0
(如果使用ppyolo_r18vd.py配置文件)
python demo.py --config=2
数据集应该和本项目位于同一级目录。一个示例：
D://GitHub
|------COCO
| |------annotations
| |------test2017
| |------train2017
| |------val2017
|
|------VOCdevkit
| |------VOC2007
| | |------Annotations
| | |------ImageSets
| | |------JPEGImages
| | |------SegmentationClass
| | |------SegmentationObject
| |
| |------VOC2012
| |------Annotations
| |------ImageSets
| |------JPEGImages
| |------SegmentationClass
| |------SegmentationObject
|
|------Pytorch-PPYOLO-master
|------annotation
|------config
|------data
|------model
|------...
(如果使用ppyolo_2x.py配置文件)
python train.py --config=0
通过修改config/xxxxxxx.py的代码来进行更换数据集、更改超参数以及训练参数。
训练时如果发现mAP很稳定了，就停掉，修改学习率为原来的十分之一，接着继续训练，mAP还会再上升。暂时是这样手动操作。
自带的voc2012数据集是一个很好的例子。
将自己数据集的txt注解文件放到annotation目录下，txt注解文件的格式如下：
xxx.jpg 18.19,6.32,424.13,421.83,20 323.86,2.65,640.0,421.94,20
xxx.jpg 48,240,195,371,11 8,12,352,498,14
# 图片名 物体1左上角x坐标,物体1左上角y坐标,物体1右下角x坐标,物体1右下角y坐标,物体1类别id 物体2左上角x坐标,物体2左上角y坐标,物体2右下角x坐标,物体2右下角y坐标,物体2类别id ...
注意：xxx.jpg仅仅是文件名而不是文件的路径！xxx.jpg仅仅是文件名而不是文件的路径！xxx.jpg仅仅是文件名而不是文件的路径！
运行1_txt2json.py会在annotation_json目录下生成两个coco注解风格的json注解文件，这是train.py支持的注解文件格式。 在config/ppyolo_2x.py里修改train_path、val_path、classes_path、train_pre_path、val_pre_path、num_classes这6个变量（自带的voc2012数据集直接解除注释就ok了）,就可以开始训练自己的数据集了。 而且，直接加载ppyolo_2x.pt的权重（即配置文件里修改train_cfg的model_path为'ppyolo_2x.pt'）训练也是可以的，这时候也仅仅不加载3个输出卷积层的6个权重（因为类别数不同导致了输出通道数不同）。 如果需要跑demo.py、eval.py，与数据集有关的变量也需要修改一下，应该很容易看懂。
(如果使用ppyolo_2x.py配置文件)
python eval.py --config=0
(如果使用ppyolo_2x.py配置文件)
python test_dev.py --config=0
运行完之后，进入results目录，把bbox_detections.json压缩成bbox_detections.zip，提交到 https://competitions.codalab.org/competitions/20794#participate 获得bbox mAP。该mAP是test集的结果，也就是大部分检测算法论文的标准指标。
(如果使用ppyolo_2x.py配置文件)
python demo.py --config=0
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