Update README.md

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@@ -11,8 +11,8 @@
 4. [注意事项 Attention](#注意事项)
 5. [小技巧的设置 TricksSet](#小技巧的设置)
 6. [文件下载 Download](#文件下载)
-7. [预测步骤 How2predict](#预测步骤)
-8. [训练步骤 How2train](#训练步骤)
+7. [训练步骤 How2train](#训练步骤)
+8. [预测步骤 How2predict](#预测步骤)
 9. [评估步骤 How2eval](#评估步骤)
 10. [参考资料 Reference](#Reference)
 
@@ -50,16 +50,59 @@ torch==1.2.0
 yolo4_weights.pth是coco数据集的权重。  
 yolo4_voc_weights.pth是voc数据集的权重。
 
-VOC数据集下载地址如下：  
-VOC2007+2012训练集    
-链接: https://pan.baidu.com/s/16pemiBGd-P9q2j7dZKGDFA 提取码: eiw9    
+VOC数据集下载地址如下，里面已经包括了训练集、测试集、验证集（与测试集一样），无需再次划分：  
+链接: https://pan.baidu.com/s/1YuBbBKxm2FGgTU5OfaeC5A    
+提取码: uack   
 
-VOC2007测试集   
-链接: https://pan.baidu.com/s/1BnMiFwlNwIWG9gsd4jHLig 提取码: dsda   
+## 训练步骤
+### a、训练VOC07+12数据集
+1. 数据集的准备   
+**本文使用VOC格式进行训练，训练前需要下载好VOC07+12的数据集，解压后放在根目录**  
+
+2. 数据集的处理   
+修改voc_annotation.py里面的annotation_mode=2，运行voc_annotation.py生成根目录下的2007_train.txt和2007_val.txt。   
+
+3. 开始网络训练   
+train.py的默认参数用于训练VOC数据集，直接运行train.py即可开始训练。   
+
+4. 训练结果预测   
+训练结果预测需要用到两个文件，分别是yolo.py和predict.py。我们首先需要去yolo.py里面修改model_path以及classes_path，这两个参数必须要修改。   
+**model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。   
+classes_path指向检测类别所对应的txt。**   
+完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。   
+
+### b、训练自己的数据集
+1. 数据集的准备  
+**本文使用VOC格式进行训练，训练前需要自己制作好数据集，**    
+训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。   
+训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。   
+
+2. 数据集的处理  
+在完成数据集的摆放之后，我们需要利用voc_annotation.py获得训练用的2007_train.txt和2007_val.txt。   
+修改voc_annotation.py里面的参数。第一次训练可以仅修改classes_path，classes_path用于指向检测类别所对应的txt。   
+训练自己的数据集时，可以自己建立一个cls_classes.txt，里面写自己所需要区分的类别。   
+model_data/cls_classes.txt文件内容为：      
+```python
+cat
+dog
+...
+```
+修改voc_annotation.py中的classes_path，使其对应cls_classes.txt，并运行voc_annotation.py。  
+
+3. 开始网络训练  
+**训练的参数较多，均在train.py中，大家可以在下载库后仔细看注释，其中最重要的部分依然是train.py里的classes_path。**  
+**classes_path用于指向检测类别所对应的txt，这个txt和voc_annotation.py里面的txt一样！训练自己的数据集必须要修改！**  
+修改完classes_path后就可以运行train.py开始训练了，在训练多个epoch后，权值会生成在logs文件夹中。  
+
+4. 训练结果预测  
+训练结果预测需要用到两个文件，分别是yolo.py和predict.py。在yolo.py里面修改model_path以及classes_path。  
+**model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。  
+classes_path指向检测类别所对应的txt。**  
+完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。  
 
 ## 预测步骤
 ### a、使用预训练权重
-1. 下载完库后解压，在百度网盘下载yolo4_weights.pth或者yolo4_voc_weights.pth，放入model_data，运行predict.py，输入  
+1. 下载完库后解压，在百度网盘下载yolo_weights.pth，放入model_data，运行predict.py，输入  
 ```python
 img/street.jpg
 ```
@@ -69,14 +112,42 @@ img/street.jpg
 2. 在yolo.py文件里面，在如下部分修改model_path和classes_path使其对应训练好的文件；**model_path对应logs文件夹下面的权值文件，classes_path是model_path对应分的类**。  
 ```python
 _defaults = {
-    "model_path": 'model_data/yolo4_weights.pth',
-    "anchors_path": 'model_data/yolo_anchors.txt',
-    "classes_path": 'model_data/coco_classes.txt',
-    "model_image_size" : (416, 416, 3),
-    "confidence": 0.5,
-    "cuda": True
+    #--------------------------------------------------------------------------#
+    #   使用自己训练好的模型进行预测一定要修改model_path和classes_path！
+    #   model_path指向logs文件夹下的权值文件，classes_path指向model_data下的txt
+    #   如果出现shape不匹配，同时要注意训练时的model_path和classes_path参数的修改
+    #--------------------------------------------------------------------------#
+    "model_path"        : 'model_data/yolo_weights.pth',
+    "classes_path"      : 'model_data/coco_classes.txt',
+    #---------------------------------------------------------------------#
+    #   anchors_path代表先验框对应的txt文件，一般不修改。
+    #   anchors_mask用于帮助代码找到对应的先验框，一般不修改。
+    #---------------------------------------------------------------------#
+    "anchors_path"      : 'model_data/yolo_anchors.txt',
+    "anchors_mask"      : [[6, 7, 8], [3, 4, 5], [0, 1, 2]],
+    #---------------------------------------------------------------------#
+    #   输入图片的大小，必须为32的倍数。
+    #---------------------------------------------------------------------#
+    "input_shape"       : [416, 416],
+    #---------------------------------------------------------------------#
+    #   只有得分大于置信度的预测框会被保留下来
+    #---------------------------------------------------------------------#
+    "confidence"        : 0.5,
+    #---------------------------------------------------------------------#
+    #   非极大抑制所用到的nms_iou大小
+    #---------------------------------------------------------------------#
+    "nms_iou"           : 0.3,
+    #---------------------------------------------------------------------#
+    #   该变量用于控制是否使用letterbox_image对输入图像进行不失真的resize，
+    #   在多次测试后，发现关闭letterbox_image直接resize的效果更好
+    #---------------------------------------------------------------------#
+    "letterbox_image"   : False,
+    #-------------------------------#
+    #   是否使用Cuda
+    #   没有GPU可以设置成False
+    #-------------------------------#
+    "cuda"              : True,
 }
-
 ```
 3. 运行predict.py，输入  
 ```python
@@ -84,44 +155,19 @@ img/street.jpg
 ```
 4. 在predict.py里面进行设置可以进行fps测试和video视频检测。  
 
-## 训练步骤
-1. 本文使用VOC格式进行训练。  
-2. 训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。  
-3. 训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。  
-4. 在训练前利用voc2yolo4.py文件生成对应的txt。  
-5. 再运行根目录下的voc_annotation.py，运行前需要将classes改成你自己的classes。**注意不要使用中文标签，文件夹中不要有空格！**   
-```python
-classes = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"]
-```
-6. 此时会生成对应的2007_train.txt，每一行对应其**图片位置**及其**真实框的位置**。  
-7. **在训练前需要务必在model_data下新建一个txt文档，文档中输入需要分的类，在train.py中将classes_path指向该文件**，示例如下：   
-```python
-classes_path = 'model_data/new_classes.txt'    
-```
-model_data/new_classes.txt文件内容为：   
-```python
-cat
-dog
-...
-```
-8. 运行train.py即可开始训练。
+## 评估步骤 
+### a、评估VOC07+12的测试集
+1. 本文使用VOC格式进行评估。VOC07+12已经划分好了测试集，无需利用voc_annotation.py生成ImageSets文件夹下的txt。
+2. 在yolo.py里面修改model_path以及classes_path。**model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。classes_path指向检测类别所对应的txt。**  
+3. 运行get_map.py即可获得评估结果，评估结果会保存在map_out文件夹中。
 
-## 评估步骤
-评估过程可参考视频https://www.bilibili.com/video/BV1zE411u7Vw  
-步骤是一样的，不需要自己再建立get_dr_txt.py、get_gt_txt.py等文件。  
+### b、评估自己的数据集
 1. 本文使用VOC格式进行评估。  
-2. 评估前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。  
-3. 评估前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。  
-4. 在评估前利用voc2yolo4.py文件生成对应的txt，评估用的txt为VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/test.txt，需要注意的是，如果整个VOC2007里面的数据集都是用于评估，那么直接将trainval_percent设置成0即可。  
-5. 在yolo.py文件里面，在如下部分修改model_path和classes_path使其对应训练好的文件；**model_path对应logs文件夹下面的权值文件，classes_path是model_path对应分的类**。  
-6. 运行get_dr_txt.py和get_gt_txt.py，在./input/detection-results和./input/ground-truth文件夹下生成对应的txt。  
-7. 运行get_map.py即可开始计算模型的mAP。
-
-## mAP目标检测精度计算更新
-更新了get_gt_txt.py、get_dr_txt.py和get_map.py文件。  
-get_map文件克隆自https://github.com/Cartucho/mAP  
-具体mAP计算过程可参考：https://www.bilibili.com/video/BV1zE411u7Vw
-
+2. 如果在训练前已经运行过voc_annotation.py文件，代码会自动将数据集划分成训练集、验证集和测试集。如果想要修改测试集的比例，可以修改voc_annotation.py文件下的trainval_percent。trainval_percent用于指定(训练集+验证集)与测试集的比例，默认情况下 (训练集+验证集):测试集 = 9:1。train_percent用于指定(训练集+验证集)中训练集与验证集的比例，默认情况下 训练集:验证集 = 9:1。
+3. 利用voc_annotation.py划分测试集后，前往get_map.py文件修改classes_path，classes_path用于指向检测类别所对应的txt，这个txt和训练时的txt一样。评估自己的数据集必须要修改。
+4. 在yolo.py里面修改model_path以及classes_path。**model_path指向训练好的权值文件，在logs文件夹里。classes_path指向检测类别所对应的txt。**  
+5. 运行get_map.py即可获得评估结果，评估结果会保存在map_out文件夹中。
+6. 
 ## Reference
 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3/  
 https://github.com/Cartucho/mAP