#25. YOLO v3 with PyTorch

참고: https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3.git

eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3

 

1. 설치

git clone https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3.git cd PyTorch-YOLOv3/ sudo pip3 install -r requirements.txt

- 왜인진 모르겠는데 gpu 서버에서는 requirements 설치하는데 오류남... 그래서 일일히 설치해주었다.

 

 

2. pretrained weights 다운

cd weights/ bash download_weights.sh

 

3. custom 데이터 넣기

 

1) 모델 definition 변경

cd config/ bash create_custom_model.sh <num-classes>

- 자기 데이터의 클래스 갯수를 넣어준다.

 

2) classes.name 파일 변경

- data/custom/classes.names 파일의 내용을 변경해준다.

 

3) 이미지 데이터를 data/custom/images/ 에 넣어줌.

 

4) Annotation 데이터를 data/custom/labels/ 에 넣어줌.

- 나 같은 경우는 tensorflow object detection api 사용을 위해 labelImg를 통해 만들어진 xml 파일이 있어어  https://github.com/Isabek/XmlToTxt.git를 이용하여 txt로 변경.

 

5) Training set과 Validation set 명시(data/custom/train.txt , data/custom/valid.txt)

 

6) Training

python3 train.py --model_def config/yolov3-custom.cfg --data_config config/custom.data