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【YOLOv4-pytorch】训练自己的数据集实践记录及问题总结

使用pytorch-yolov4训练自己的目标检测数据集
代码：https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4

预训练模型：
yolov4.pth(链接：https://pan.baidu.com/s/17GivIeUbItyfwVdooUVsDw?pwd=p8ub 提取码：p8ub)
yolov4.conv.137.pth(链接：https://pan.baidu.com/s/1n50M_v_gd2KT4ROx7cySWg?pwd=zdzv 提取码：zdzv)

环境配置和模型测试就不写了，和之前的大同小异，参考附录1的博主写的很详细。

目录

• 【YOLOv4-pytorch】训练自己的数据集实践记录及问题总结

• 一. 数据集准备

• 1. 生成trainId.txt,valId.txt
• 2. 基于train/val.txt生成yolov4要求的train.txt,val.txt

• 二. 训练过程

• 1. 修改cfg.py文件
• 2. 训练

• 三. 训练中遇到的问题&解决方案

• 1. cv2.error: OpenCV(4.5.5) /io/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cvtColor'
• 2. OpenCV can't augment image: 608 x 608
• 3. RuntimeError: shape '[4, 3, 20, 76, 76]' is invalid for input of size 5891520
• 4. cv2.error: Caught error in DataLoader worker process 7
• 5. 196 x2num.py[line:14] WARNING: NaN or Inf found in input tensor.
• 6. cv2.error: OpenCV(3.4.4) /io/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp:181: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cvtColor'

一. 数据集准备

Yolov4要求的train.txt,val.txt内容为
影像名，bbox左上角坐标(x1,y1)，右下角坐标(x2,y2)，类别id

image_path1 x1,y1,x2,y2,id x1,y1,x2,y2,id x1,y1,x2,y2,id ...
image_path2 x1,y1,x2,y2,id x1,y1,x2,y2,id x1,y1,x2,y2,id ...
...

• image_path : Image Name
• x1,y1 : Coordinates of the upper left corner
• x2,y2 : Coordinates of the lower right corner
• id : Object Class

我的数据集是DOTA，不过之前用别的模型训练时将DOTA标签数据转化成了xml，所以这次直接将xml转换为yolov4要求的txt格式。

1. 生成trainId.txt,valId.txt

文本中按行存放影像名。如果你的数据是voc格式，那原来的ImageSets/Main/下的txt文件即为所求，将它改名即可。

import os

txt_path="/home/DOTA/ImageSets/trainId.txt"
file_path = "/home/DOTA/train2017/"

path_list = os.listdir(file_path)  #遍历整个文件夹下的文件name并返回一个列表
path_list.sort() #--------------
path_name = []

for i in path_list:
    path_name.append(i.split(".")[0])  #若带有后缀名，利用循环遍历path_list列表，split去掉后缀名
    #path_name.append(i)


for file_name in path_name:
    # "a"表示以不覆盖的形式写入到文件中,当前文件夹如果没有"save.txt"会自动创建
    with open(txt_path, "a") as file:
        file.write(file_name + "\n")
        #print(file_name)
    file.close()

2. 基于train/val.txt生成yolov4要求的train.txt,val.txt

使用附录1博主给出的代码略加修改，生成的文件位于/ImageSets/下

import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from os import getcwd

sets = [('2017','train'), ('2017','val')]

classes = ['plane', 'baseball-diamond', 'bridge', 'ground-track-field',
           'small-vehicle', 'large-vehicle', 'ship', 'tennis-court',
           'basketball-court', 'storage-tank', 'soccer-ball-field',
           'roundabout', 'harbor', 'swimming-pool', 'helicopter']

def convert_annotation(year, image_id, list_file):
    in_file=open('/home/DOTA/Annotations/%s.xml'%(image_id),'r',encoding='utf-8')
    tree = ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()


    for obj in root.iter('object'):
        difficult = 0
        if obj.find('difficult') != None:
            difficult = obj.find('difficult').text

        cls = obj.find('name').text
        if cls not in classes or int(difficult) == 1:
            continue
        cls_id = classes.index(cls)
        xmlbox = obj.find('bndbox')
        b = (int(xmlbox.find('xmin').text), int(xmlbox.find('ymin').text), int(xmlbox.find('xmax').text),
             int(xmlbox.find('ymax').text))
        list_file.write(" " + ",".join([str(a) for a in b]) + ',' + str(cls_id))


wd = "/home/DOTA"       #getcwd()

for year, image_set in sets:
    image_ids = open('/home/DOTA/ImageSets/%sId.txt' % (image_set)).read().strip().split()
    list_file = open('/home/DOTA/ImageSets/%s.txt' % (image_set), 'w')
    for image_id in image_ids:
        list_file.write('%s/%s2017/%s.png' % (wd, image_set,image_id))
        convert_annotation(year, image_id, list_file)
        list_file.write('\n')
    list_file.close()

二. 训练过程

1. 修改cfg.py文件

必须修改的：类别数，label路径

Cfg.classes = 15
 Cfg.train_label = “/home/DOTA/ImageSets/train.txt”
 Cfg.val_label = “/home/n/DOTA/ImageSets/val.txt”

按照自己需求设置的：batch一般设置的8的倍数，在内存不溢出的情况下设置为32，64，96等值，batch设置愈大，对内存要求越高；subdivisions一般设置为batch的1/4或1/8，设置越大，对内存要求越小；接下来两项其实不一定要修改，max_batches一般设置为类别数*2000，steps范围为80%-90%*max_batches；EPOCHS按照需要设置，其他点动量学习率之类保持默认或者按照需要设置。（更清楚的说明参考附录4）

Cfg.batch = 64
 Cfg.subdivisions = 8
 Cfg.max_batches = 30000
 Cfg.steps = [24000, 27000]
 Cfg.TRAIN_EPOCHS = 500

这里有一个Cfg.use_darknet_cfg = True，后续可能报错如问题3，此时将其改为 False.

2. 训练

python train.py -l 0.0001 -g 0 -pretrained ./weights/yolov4.conv.137.pth -classes 15 -dir /home/DOTA/train2017 -train_label_path /home/DOTA/ImageSets/train.txt
#l learning rate
#g gpu id
#pretrained Pre-trained backbone network, converted from yolov4.conv.137 of darknet given by AlexeyAB
#classes NO. of classes
#dir Training image dir

三. 训练中遇到的问题&解决方案

1. cv2.error: OpenCV(4.5.5) /io/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function ‘cvtColor’

图片没有成功打开，总结一下，原因类型总共有以下几种：
（1）90%是因为图片路径错误，检查图片路径，将路径中的“\”改为“/”（前者具有转义功能）；相对路径改为绝对路径；路径不要包含中文名；检查后缀名是否完整正确。
（2）检查标签文件train.txt以及val.txt转换是否有误，检查图片文件夹中图片名称数量和标签文件是否对应，图片文件夹是否存在其它多余文件。

后问题(6)也是和这个报错差不多，不过那是另一个原因了。

2. OpenCV can’t augment image: 608 x 608

opencv版本太高，降低版本

pip install opencv_python==3.4.4.19

3. RuntimeError: shape ‘[4, 3, 20, 76, 76]’ is invalid for input of size 5891520

定位到语句是这句：

output = output.view(batchsize, self.n_anchors, n_ch, fsize, fsize)

有一个说法是
在model.py文件中有一个bug，Yolov4类中，将Classes定义为80，将它改为自己的类别数，不过试了一下没有用。。。

解决方法：将cfg.py中的Cfg.use_darknet_cfg = True

改为Cfg.use_darknet_cfg = False

4. cv2.error: Caught error in DataLoader worker process 7

这个问题是训练开始了一会儿时弹出来的，

方法，将train.py中的train_loader的num_workers值改为0

5. 196 x2num.py[line:14] WARNING: NaN or Inf found in input tensor.

可能是初始学习率过大导致梯度消失或者梯度爆炸，将初始学习率降低。

6. cv2.error: OpenCV(3.4.4) /io/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp:181: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function ‘cvtColor’

很奇怪，在训练开始一段时间后总会突然弹出这个错误，而我检查了图片文件夹、train.txt文件内容、类别，卡了一整天也不知道哪儿错了，最后发现txt文件应该是image_path,x1,y2,x2,y2的格式，我使用的博主xml转txt的代码（参考3）中这儿误写成了x1,x2,y1,y2，把这个错误改正后，再训练试试。(这儿确实有错误但是并不是这个导致的）

…过去了三天了…

我！终于！！找到了原因！！！

花了两天检查是不是我的标签文件中哪里有错误加上一天消极怠工，都想要放弃这个版本的yolov4了，今天用了最简单的方法找到了原因

报错定位到代码上是这句 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)，于是试着在执行代码前把图片名打印出来看看是哪张图片出了错误，这也正是我之前一直很疑惑的事情，每次是第一个Epoch读取图片一段时间报这个错误，训练终止，而每次终止时读取图片的数目并不一样，这说明并不是我以为的那样按照train.txt文件中的影像目录来读取（我排好了序），事实证明读取图像确实是打乱顺序的。终于！找到！原因了！，几次训练终止打印出的图片名都有一个特点–没有目标框(除了进行数据增强时裁剪等操作会造成这个错误，我的DOTA数据集本身也含有十来张负样本影像)，这说明这个报错错误并不是没有成功读进来图片，而是图片标签读取失败，把这几张图删除，终于成功训练了（热泪盈眶）。

ps：开始训练一段时间时，我也弹出了You could also create your own ‘get_image_id’ function的关于get_image_id的问题，看了一下，就是需要每张图片返回一个int型的id值，这个是要求根据自己的图片名称修改dataset.py中的get_image_id函数的。比如，DOTA数据集命名为PXXXX.png的格式，所以使用如下代码，这样比如P0001.png就获取到1作为id值。

parts = filename.split('/')
  id=int(parts[-1][1:-4])  #修改这句
  return id

可以跑了

训练中…