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# YOLO V3
物体检测，包括手部检测、人脸检测、人检测、安全帽检测，交通工具检测，因为数据集的独立所以分别为5个独立模型。  

## 项目介绍    
### 1、手部检测  
手部检测示例如下 ：    
* 图片示例：  
![image](https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3/-/raw/master/samples/sample.png)    
* 视频示例：  
![video](https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3/-/raw/master/samples/sample.gif)    

### 2、脸部检测  
脸部检测示例如下 ：     
* 视频示例：    
![videoface](https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3/-/raw/master/samples/face.gif)    

### 3、人检测  
人检测示例如下 ：      
* 视频示例：     
![videoPerson](https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3/-/raw/master/samples/person.gif)      

### 4、安全帽检测    
安全帽检测示例如下 ：      
* 视频示例：   
![videoHat](https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3/-/raw/master/samples/hat.gif)      

### 5、交通工具检测
包括：bicycle，car，motorcycle，airplane，bus，train，truck，boat     
安全帽检测示例如下 ：      
* 视频示例：  
![auto](https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3/-/raw/master/samples/auto.gif)    

## 项目配置  
* 作者开发环境：  
* Python 3.7  
* PyTorch >= 1.5.1  

## 数据集   
### 1、手部检测数据集   
该项目数据集采用 TV-Hand 和 COCO-Hand (COCO-Hand-Big 部分) 进行制作。  
TV-Hand 和 COCO-Hand数据集官网地址 http://vision.cs.stonybrook.edu/~supreeth/      
感谢数据集贡献者。    
Paper：  
Contextual Attention for Hand Detection in the Wild. S. Narasimhaswamy, Z. Wei, Y. Wang, J. Zhang, and M. Hoai, IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2019.   

* [该项目制作的训练集的数据集下载地址(百度网盘 Password: c680 )](https://pan.baidu.com/s/1H0YH8jMEXeIcubLEv0W_yw)   

### 2、脸部检测数据集   
该项目采用的是开源数据集 WIDERFACE，其地址为 http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/  
```  
@inproceedings{yang2016wider,
Author = {Yang, Shuo and Luo, Ping and Loy, Chen Change and Tang, Xiaoou},
Booktitle = {IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
Title = {WIDER FACE: A Face Detection Benchmark},
Year = {2016}}
```  
* [该项目制作的训练集的数据集下载地址(百度网盘 Password: r77x )](https://pan.baidu.com/s/1Jsm1qPPzAW46LRW5nUClzQ)   

### 3、人检测数据集     
该项目采用的是开源数据集 COCO ，其地址为 https://cocodataset.org/   
* [该项目制作的训练集的数据集下载地址(百度网盘 Password: ilv9 )](https://pan.baidu.com/s/1Y1LA8Coc902zrDgmVqAU3A)      

### 4、安全帽检测数据集     
该项目采用的是数据集 VOC2028 ，其地址为 https://github.com/njvisionpower/Safety-Helmet-Wearing-Dataset     
* [该项目制作的训练集的数据集下载地址(百度网盘 Password: y694 )](https://pan.baidu.com/s/1m1ysN5r0wYlIUY6FW1XkHg)      

### 5、交通工具数据集  
该项目采用的是开源数据集 COCO ，其地址为 https://cocodataset.org/   
* [该项目制作的训练集的数据集下载地址(百度网盘 Password: pz64 )](https://pan.baidu.com/s/1rDFmWgeUiBaU_1DT917DwA)    
  该项目制作数据集类型及对应的实例数量如下所示：  
```
  bicycle : 4955
  car : 30785
  motorcycle : 6021
  airplane : 3833
  bus : 4327
  train : 3159
  truck : 7050
  boat : 7590
```

### 6、DeepFashion2数据集
* 数据集的描述和申请地址：https://github.com/switchablenorms/DeepFashion2

### 数据格式  
size是全图分辨率， (x，y) 是目标物体中心对于全图的归一化坐标，w,h是目标物体边界框对于全图的归一化宽、高。   

```  
dw = 1./(size[0])  
dh = 1./(size[1])  
x = (box[0] + box[1])/2.0 - 1  
y = (box[2] + box[3])/2.0 - 1  
w = box[1] - box[0]  
h = box[3] - box[2]  
x = x*dw  
w = w*dw  
y = y*dh  
h = h*dh  
```  

为了更好了解标注数据格式，可以通过运行 show_yolo_anno.py 脚本进行制作数据集的格式。注意配置脚本里的path和path_voc_names，path为标注数据集的相关文件路径，path_voc_names为数据集配置文件。


## 预训练模型   
### 1、COCO 预训练模型  
* [预训练模型下载地址(百度网盘 Password: egdg )](https://pan.baidu.com/s/1KTvktMA38lsVYUjQ0sh5HQ)     

### 2、手部检测预训练模型    
* 包括yolo预训练模型图像输入尺寸416，yolo-tiny预训练模型图像输入尺寸为512。  
* [预训练模型下载地址(百度网盘 Password: 7mk0 )](https://pan.baidu.com/s/1hqzvz0MeFX0EdpWXUV6aFg)     

### 3、脸部检测预训练模型    
* [预训练模型下载地址(百度网盘 Password: l2a3 )](https://pan.baidu.com/s/1xVtZUMD94DiT9FQQ66xG1A)     

### 4、人检测预训练模型    
* [预训练模型下载地址(百度网盘 Password: ise9 )](https://pan.baidu.com/s/1mxiI-tOpE3sU-9TVPJmPWw)     

### 5、安全帽检测预训练模型    
* [预训练模型下载地址(百度网盘 Password: inu8 )](https://pan.baidu.com/s/1rWUEsPnOTdmfJW4xM8m3Eg)    

### 6、交通工具预训练模型
* [预训练模型下载地址(百度网盘 Password: 9qlx )](https://pan.baidu.com/s/1IwTnQYulFetY-AS1woMMaQ)    

### 7、DeepFashion2预训练模型
* * [预训练模型下载地址(百度网盘 Password:  )]()    
* 具体cfg分类如下：
```
short_sleeve_top
long_sleeve_top
short_sleeve_outwear
long_sleeve_outwear
vest
sling
shorts
trousers
skirt
short_sleeve_dress
long_sleeve_dress
vest_dress
sling_dress
```

## 项目使用方法     

### 数据集可视化    
* 根目录下运行命令： show_yolo_anno.py   (注意脚本内相关参数配置 )   

### 模型训练     
* 根目录下运行命令： python train.py     (注意脚本内相关参数配置 )   

* 注意：加载训练的配置参数的关键代码段如下，cfg/transport.data为训练coco交通工具数据集的配置参数文件。
```
if __name__ == '__main__':
    train(data_cfg = "cfg/transport.data")
```

* cfg文件夹下的 "*.data"文件包含了重要的配置信息，以"cfg/transport.data"为例如下：
```
cfg_model=yolo # 模型选择：yolo  / yolo tiny
classes=8 # 数据集的类别
gpus = 0 # GPU 的选择
num_workers = 8 # 训练时数据迭代（增强）器的进程数
batch_size = 8 # 训练时每一个批次的图片量设定，该例子是8张图片
img_size = 416 # 模型的默认输入图片尺寸是 416*416
multi_scale = True # 是否在训练中采用多尺度增强方式，该例子为使用
epochs = 100 # 训练总周期，完整遍历一次数据集为一个周期
train=./yolo_transport_train/anno/train.txt # 训练集的train.txt路径
valid=./yolo_transport_train/anno/train.txt # 验证集的train.txt路径，目前训练代码中并没有加入验证功能代码
names=./cfg/transport.names # 该数据集对应的具体分类名字，需要与其标签对应
finetune_model = ./weights-yolov3-transport/latest_416.pt # 采用的预训练模型
lr_step = 10,20,30 # 训练时对应的特定epoch时更新学习率
lr0 = 0.001 # 训练时的初始化学习率

```

### 模型推理    
* 根目录下运行命令： python predict.py   (注意脚本内相关参数配置  )