機械学習・AI【物体検出】vol.5 ：YOLOv3のファンクションと引数のまとめ（私家版）

【物体検出】vol.5 ：YOLOv3のファンクションと引数のまとめ（私家版）

YOLOに触れるうちに、様々なコマンドを実行することになりますが、「一体どれだけの機能があるんだろうか？何をオプションとして指定できるのだろうか？」と知りたくなるかと思います。

ここでは、良く使うコマンドと、Alexeyさんのサイトに載っている、"How to use on the command line"と、cのソースファイル内に書かれているargsを参考に、すべてのfunctionとargsを洗いざらいまとめてみました。
下記の表のうち(カッコ)書きで書かれたものは、当方で動作を確認できていないものです。「これは良く使うよ」というものを太字で表しました。

どうぞご活用下さい。

基本的な書式

./detector {

function説明

train	学習
test	テスト
demo	動画テスト
map	mAP算出
calc_anchors	？

}

データ定義：例：cfg/coco.data
　＋　
ネットワーク設定：例：cfg/yolov3.cfg
　+　
重み：例：yolov3.weights

Args{

-dont_show	dont_show	(1)
(-show)	show
(-letter_box)	letter_box
-map	calc_map
(-points)	map_points
(-check_mistakes)	check_mistakes
(-show_imgs)	show_imgs
(-mjpeg_port)	mjpeg_port	(8090)
(-json_port)	json_port	(8070)
-out_filename	*out_filename	data/test/01_out.mp4
-out	*outfile	result/result.json
-prefix	*prefix	result_v/frame_
-thresh	thresh	0.5
-iou_thresh	iou_thresh	0.75
(-hier)	hier_thresh
(-i)	gpu_index	(0),-1:no_gpu
-c	cam_index	0
(-s)	frame_skip
(-num_of_clusters)	num_of_clusters
(-width)	width
(-height)	height
-ext_output	ext_output
-save_labels	save_labels
(-gpus)	gpu number
(-clear)

｝

組み合わせ

train	test	valid	demo	map	arg	動作
1	1		1		-dont_show	dont_show
					-show	show
	1		1		-letter_box	letter_box
1					-map	calc_map
	1				-points	map_points
					-check_mistakes	check_mistakes
1					-show_imgs	show_imgs
1			1		-mjpeg_port	mjpeg_port
			1		-json_port	json_port
	1		1		-out_filename	*out_filename
					-out	*outfile
			1		-prefix	*prefix
	1		1		-thresh	thresh
				1	-iou_thresh	iou_thresh
	1		1		-hier	hier_thresh
					-i	?
			1		-c	cam_index
			1		-s	frame_skip
					-num_of_clusters	num_of_clusters
					-width	width
					-height	height
	1		1		-ext_output	ext_output
	1				-save_labels	save_labels
1					-gpus	gpu number
1					-clear

良く使うパターン

学習

-mapオプションで学習時のmAPのグラフを書いてくれます。GPUメモリが少ない場合には落ちるので要注意。

darknet.exe detector train data/originalmodel.data cfg/yolov3-voc_originalmodel.cfg darknet53.conv.74 -map

静止画の検出（一括処理）

処理したい画像のリストを作って、食わせちゃえば一括処理できます。

darknet.exe detector test data/originalmodel.data cfg/yolov3-voc_originalmodel_test.cfg backup/originalmodel/yolov3-voc_originalmodel_last.weights -i 0 -thresh 0.5 -dont_show -ext_output < data/testimage/originalmodel/jpeglist.txt -out data/originalmodel/result.json > data/originalmodel/result.txt

動画の検出をして動画を書き出す

リアルタイムに検出結果をモニタリングしたい場合は、-dont_show 1を削除すればOKです。　

darknet.exe detector demo data/originalmodel.data cfg/yolov3-voc_originalmodel_test.cfg backup/originalmodel/yolov3-voc_originalmodel_last.weights -thresh 0.5 data/testimage/originalmodel/01.mp4 -dont_show 1 -ext_output -out_filename data/testimage/originalmodel/01_out.mp4 -out data/testimage/originalmodel/out.json > data/testimage/originalmodel/01_res.txt

動画の検出をして静止画を書き出す

実は・・・結構凄いんです。

darknet.exe detector demo data/originalmodel.data cfg/yolov3-voc_originalmodel_test.cfg backup/originalmodel/yolov3-voc_originalmodel_last.weights -ext_output data/testimage/originalmodel/01.mp4 -prefix results_v/01/img > results_v/01/result.txt

実は、あまり知られていないオプションだと思いますが・・・（物凄い秘密を言いますよ！）
「 demoモードで-prefixオプションを付けると、検出結果が静止画連番で書き出されます。」

評価

各イテレーション毎のmAPをテキストで書き出します。ここから各区分ごとのTP、TFを拾ってExcelでグラフにするといい感じ！。　

darknet.exe detector map data/originalmodel.data cfg/yolov3-voc_originalmodel_test.cfg backup/originalmodel/yolov3-voc_originalmodel_1000.weights -iou_thresh 0.5 -thresh 0.5 > backup/originalmodel/result_1000.txt

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