深度学习：yolov3的使用--建立模型

使用argparse模块来定义和解析命令行参数

创建一个ArgumentParser对象

parser = argparse.ArgumentParser()

训练的轮数，每批图像的大小，更新模型参数之前累积梯度的次数,模型定义文件的路径。

parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100, help="number of epochs") #训练次数parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=1, help="size of each image batch")   #batch的大小parser.add_argument("--gradient_accumulations", type=int, default=2, help="number of gradient accums before step")#在每一步（更新模型参数）之前累积梯度的次数”parser.add_argument("--model_def", type=str, default="config/yolov3.cfg", help="path to model definition file") #模型的配置文件

数据配置文件的路径，从预训练的模型权重开始训练，生成批次数据时使用的CPU线程数。

parser.add_argument("--data_config", type=str, default="config/coco.data", help="path to data config file") #数据的配置文件parser.add_argument("--pretrained_weights", type=str, help="if specified starts from checkpoint model") #预训练文件parser.add_argument("--n_cpu", type=int, default=0, help="number of cpu threads to use during batch generation")#数据加载过程中应使用的CPU线程数。

每张图像的尺寸，每隔多少个epoch保存一次模型权重，每隔多少个epoch在验证集上进行一次评估，每十批计算一次平均精度（mAP），是否允许多尺度训练，

parser.add_argument("--img_size", type=int, default=416, help="size of each image dimension")parser.add_argument("--checkpoint_interval", type=int, default=20, help="interval between saving model weights")#隔多少个epoch保存一次模型权重parser.add_argument("--evaluation_interval", type=int, default=20, help="interval evaluations on validation set")#多少个epoch进行一次验证集的验证parser.add_argument("--compute_map", default=False, help="if True computes mAP every tenth batch")#parser.add_argument("--multiscale_training", default=True, help="allow for multi-scale training")

使用parse_args方法解析命令行参数

opt = parser.parse_args()

使用TensorFlow 2.0以上版本中的tf.summary模块创建日志记录器（Logger）

import tensorflow as tf  # 导入TensorFlow库，并简写为tf
# 确保使用的是TensorFlow 2.0或更高版本class Logger(object):def __init__(self, log_dir):"""Create a summary writer logging to log_dir.这个类的构造函数接受一个参数log_dir，它表示日志文件将要保存的目录。函数的作用是创建一个日志记录器，用于记录TensorFlow的摘要信息（例如训练过程中的损失、准确率等）。"""self.writer = tf.summary.create_file_writer(log_dir)  # 创建一个文件写入器，用于将摘要信息写入到指定的日志目录

调用Logger，创建目录

logger = Logger("logs")
# 创建Logger类的实例，并将日志目录设置为"logs"。这意味着所有的日志信息将被写入到当前工作目录下的"logs"文件夹中。device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 这行代码使用PyTorch的torch.device来确定运行设备。如果系统有可用的CUDA（即NVIDIA的GPU），则device将被设置为"cuda"，否则将使用CPU。os.makedirs("output", exist_ok=True)
# 使用os模块的makedirs函数创建一个名为"output"的目录。exist_ok=True参数意味着如果"output"目录已经存在，不会抛出错误。os.makedirs("checkpoints", exist_ok=True)
# 类似地，这行代码创建一个名为"checkpoints"的目录。这个目录通常用于存储模型的检查点或保存的状态，以便后续可以恢复训练或进行模型评估。

定义 parse_data_config 的函数，它用于解析数据配置文件(文件内容分类种类，训练集路径，测试集路径，文件名称路径)

def parse_data_config(path):"""Parses the data configuration file"""options = dict()options['gpus'] = '0,1,2,3'options['num_workers'] = '10'with open(path, 'r') as fp:lines = fp.readlines()for line in lines:line = line.strip()if line == '' or line.startswith('#'):#startswith()用于检查字符串是否以特定的子字符串开始。如果是，它将返回True，否则返回False。continuekey, value = line.split('=')options[key.strip()] = value.strip()return options

调用函数

    data_config = parse_data_config(opt.data_config)train_path = data_config["train"]valid_path = data_config["valid"]

定义了一个名为 load_classes 的函数，它用于从指定路径加载类别标签

def load_classes(path):"""Loads class labels at 'path'"""fp = open(path, "r")names = fp.read().split("\n")[:-1]return names

调用函数

class_names = load_classes(data_config["names"])

定义了一个名为 parse_model_config 的函数，它用于解析 YOLOv3 模型的配置文件

读取文件划分如卷积、池化、上采样、路由、快捷连接和 YOLO 层

def parse_model_config(path):"""Parses the yolo-v3 layer configuration file and returns module definitions"""file = open(path, 'r')lines = file.read().split('\n')lines = [x for x in lines if x and not x.startswith('#')]   #x.startswith('#')用于检查字符串变量x是否以#前缀开始。如果x以该前缀开头，该方法将返回一个布尔值，通常是True，否则返回False。lines = [x.rstrip().lstrip() for x in lines] # get rid of fringe whitespacesmodule_defs = []for line in lines:if line.startswith('['): # This marks the start of a new blockmodule_defs.append({})module_defs[-1]['type'] = line[1:-1].rstrip()if module_defs[-1]['type'] == 'convolutional':module_defs[-1]['batch_normalize'] = 0else:key, value = line.split("=")value = value.strip()module_defs[-1][key.rstrip()] = value.strip()return module_defs

这个函数的目的是将 YOLOv3 模型配置文件中的文本描述转换成 PyTorch 可以理解的网络层模块。它首先处理超参数，然后逐个处理每个模块定义，根据模块的类型（如卷积、池化、上采样、路由、快捷连接和 YOLO 层）创建相应的 PyTorch 层，并添加到 module_list 中。

def create_modules(module_defs):"""Constructs module list of layer blocks from module configuration in module_defs"""# 从模块定义列表中弹出第一个元素，它包含了超参数（hyperparameters），例如输入图像的尺寸等。hyperparams = module_defs.pop(0)# 初始化输出过滤器列表，它将存储每一层的输出通道数（即卷积核的数量）。# 这里假设第一个超参数中的 'channels' 键对应的值是网络输入层的通道数。output_filters = [int(hyperparams["channels"])]# 创建一个 PyTorch 的 ModuleList 对象，用于存储网络层模块。module_list = nn.ModuleList()# 遍历模块定义列表，module_i 是索引，module_def 是当前模块的定义。for module_i, module_def in enumerate(module_defs):# 对于每个模块，创建一个 PyTorch 的 Sequential 对象，用于线性堆叠网络层。modules = nn.Sequential()# 如果模块类型是 "convolutional"：if module_def["type"] == "convolutional":# 获取当前模块是否使用批归一化（batch normalization）。bn = int(module_def["batch_normalize"])# 获取卷积核的数量（即输出通道数）。filters = int(module_def["filters"])# 获取卷积核的大小。kernel_size = int(module_def["size"])# 计算填充值，以保持输出尺寸与输入尺寸相同。pad = (kernel_size - 1) // 2# 添加一个卷积层到 Sequential 对象中。modules.add_module(f"conv_{module_i}",nn.Conv2d(in_channels=output_filters[-1],  # 输入特征图的数量。out_channels=filters,  # 输出特征图的数量。kernel_size=kernel_size,  # 卷积核的大小。stride=int(module_def["stride"]),  # 卷积核滑动的步长。padding=pad,  # 填充值。bias=not bn,  # 是否添加偏置项。),)# 如果使用批归一化，则添加一个批归一化层。if bn:modules.add_module(f"batch_norm_{module_i}", nn.BatchNorm2d(filters, momentum=0.9))# 如果激活函数是 "leaky"，则添加一个 LeakyReLU 激活层。if module_def["activation"] == "leaky":modules.add_module(f"leaky_{module_i}", nn.LeakyReLU(0.1))# 如果模块类型是 "maxpool"：elif module_def["type"] == "maxpool":# 获取池化层的大小和步长。kernel_size = int(module_def["size"])stride = int(module_def["stride"])# 如果池化核大小为2且步长为1，添加一个填充层以保持尺寸。if kernel_size == 2 and stride == 1:modules.add_module(f"_debug_padding_{module_i}", nn.ZeroPad2d((0, 1, 0, 1)))# 添加一个最大池化层。maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=int((kernel_size - 1) // 2))modules.add_module(f"maxpool_{module_i}", maxpool)# 如果模块类型是 "upsample"：elif module_def["type"] == "upsample":# 添加一个上采样层。upsample = Upsample(scale_factor=int(module_def["stride"]), mode="nearest")modules.add_module(f"upsample_{module_i}", upsample)# 如果模块类型是 "route"：elif module_def["type"] == "route":# 获取路由层的层索引。layers = [int(x) for x in module_def["layers"].split(",")]# 计算路由层的输出通道数。filters = sum([output_filters[1:][i] for i in layers])# 添加一个空层作为路由层。modules.add_module(f"route_{module_i}", EmptyLayer())# 如果模块类型是 "shortcut"：elif module_def["type"] == "shortcut":# 获取快捷连接的输入通道数。filters = output_filters[1:][int(module_def["from"])]# 添加一个空层作为快捷连接层。modules.add_module(f"shortcut_{module_i}", EmptyLayer())# 如果模块类型是 "yolo"：elif module_def["type"] == "yolo":# 获取 YOLO 层的锚点索引和锚点值。anchor_idxs = [int(x) for x in module_def["mask"].split(",")]anchors = [int(x) for x in module_def["anchors"].split(",")]anchors = [(anchors[i], anchors[i + 1]) for i in range(0, len(anchors), 2)]anchors = [anchors[i] for i in anchor_idxs]# 获取 YOLO 层的类别数和图像尺寸。num_classes = int(module_def["classes"])img_size = int(hyperparams["height"])# 创建一个 YOLO 层并添加到模块中。yolo_layer = YOLOLayer(anchors, num_classes, img_size)modules.add_module(f"yolo_{module_i}", yolo_layer)# 将构建好的模块添加到模块列表中。module_list.append(modules)# 更新输出过滤器列表，添加当前模块的输出通道数。output_filters.append(filters)# 返回超参数和构建好的模块列表。return hyperparams, module_list

定义了一个名为 Darknet 的类，它是用于构建 YOLOv3 目标检测模型的 PyTorch 神经网络类。

class Darknet(nn.Module):"""YOLOv3 object detection model"""# 这个类继承自 PyTorch 的 nn.Module 类，表示它是一个神经网络模型。# YOLOv3 是一个流行的目标检测算法，这个类实现了 YOLOv3 的网络结构。def __init__(self, config_path, img_size=416):super(Darknet, self).__init__()# 类的构造函数接受两个参数：config_path（模型配置文件的路径）和 img_size（输入图像的尺寸，默认为416）。# super() 函数用于调用父类的构造函数，即初始化 PyTorch 的 nn.Module。self.module_defs = parse_model_config(config_path)# 调用 parse_model_config 函数解析配置文件，并存储解析后的模块定义。self.hyperparams, self.module_list = create_modules(self.module_defs)# 调用 create_modules 函数根据模块定义创建网络层，并存储超参数和模块列表。self.yolo_layers = [layer[0] for layer in self.module_list if hasattr(layer[0], "metrics")]# 从模块列表中提取出包含 'metrics' 属性的层，这些层通常是 YOLO 层，用于目标检测。# hasattr() 函数检查对象是否具有给定的属性。self.img_size = img_size# 存储输入图像的尺寸。self.seen = 0# 用于跟踪训练过程中看到的数据量（例如，图像数量）。self.header_info = np.array([0, 0, 0, self.seen, 0], dtype=np.int32)# 创建一个 NumPy 数组，用于存储与模型相关的头部信息，如版本、修订号、seen、未知字段和 epoch 数。

调用函数

    model = Darknet(opt.model_def).to(device)model.apply(weights_init_normal)#model.apply(fn)表示将fn函数应用到神经网络的各个模块上，包括该神经网络本身。这通常在初始化神经网络的参数时使用，本处用于初始化神经网络的权值