⑥ Darknet(YOLOv3)

Darknet

Darknet 이란?

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C언어로 작성된 물체 인식 오픈 소스 신경망입니다.

그 중 YOLOv3 신경망을 사용했습니다.

YOLOv3을 사용한 이유는 레이어가 많아서 탐지하는데 시간이 걸리지만 작은 물체까지 탐지가 가능합니다.

논문 : YOLOv3

Darknet 사용법

참고 링크(https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-train-tiny-yolo-to-detect-your-custom-objects)

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1) 라벨링

1-1) Yolo_mark를 설치후 

https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark

cmake .
make
./linux_mark.sh

1-2) x64/Release/data/img에 있는 기존의 이미지는 지우고 커스텀할 이미지를 넣는다.

1-3) x64/Release/data/obj.data의 내용을 수정

classes= 1
train  = data/train.txt
valid  = data/train.txt
names = data/obj.names
backup = backup

1-4) x64/Release/data/obj.names의 내용을 수정

disease

1-5) 아래와 같이 라벨링

<단축키>

space - 사진 넘기기

c - clear

0~9 - label

1-6) train.txt를 데이터 비율에 맞춰 train.txt와 valid.txt로 나누기

1-7) train.txt와 valid.txt와 img폴더(.jpg, .txt)를 darknet/data/ 로 이동

2) Training

2-1) yolov3.cfg의 내용을 아래와 같이 바꿉니다.

• batch를 batch=64로 수정 
• subdivision을 subdivisions=8로 수정 
• 3개의 [yolo] 레이어의 class를 수정 (Line 610, 696, 783)
• 3개의 [yolo] 레이어 바로 위의 [convolution] 레이어의 filters의 수를 filters=(class + 5) * 3로 수정 (Line 603, 689, 776)

2-2) darknet/cfg/coco.data의 내용을 수정

classes= 1
train  = /capstone/Jeongmin/darknet/data/train.txt
valid  = /capstone/Jeongmin/darknet/data/valid.txt
#valid = data/coco_val_5k.list
names = data/coco.names
backup = backup/
#eval=coco

3) Test

사진으로 테스트 ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg backup/yolov3_16000.weights test_disease/56.jpg

비디오로 테스트 ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg backup_corn/yolov3_10000.weights test1.mp478.jpg

결과

추가)

이후 파이썬(detector.py)을 사용해 탐지하기 위해서 코드를 아래와 같이 수정했습니다.

# Stupid python path shit.
# Instead just add darknet.py to somewhere in your python path
# OK actually that might not be a great idea, idk, work in progress
# Use at your own risk. or don't, i don't care
 
import sys, os
sys.path.append(os.path.join(os.getcwd(),'python/'))
sys.path.append(os.getcwd().replace('darknet', ''))
sys.path.append(os.getcwd().replace('darknet', 'temp/'))
sys.path.append(os.getcwd().replace('darknet', 'slice/'))
import darknet as dn
import pdb
 
dn.set_gpu(0)
net = dn.load_net("cfg/yolov3.cfg".encode('utf-8'), "backup_corn/yolov3_34000.weights".encode('utf-8'), 0)
meta = dn.load_meta("cfg/coco.data".encode('utf-8'))
 
 
path = '../slice/'
file_list = os.listdir(path)
if ".DS_Store" in file_list:
    file_list.remove(".DS_Store")
 
total_file_num = len(file_list)
current_file_num = int()
 
f = open('../detection_result.txt', 'a')
    
for file_name in file_list:
    filepath = path + file_name
    r = dn.detect(net, meta, filepath.encode('utf-8'))
 
    current_file_num = current_file_num + 1
    print(str(current_file_num) + '///' + str(total_file_num))
    
    if r:
        print(r)
        print(file_name)
        
        with open('../detection_result.txt', 'a') as fileobject:
            fileobject.write(file_name)
            fileobject.write('\n')
 
print("END")