【深度学习】【目标检测】【Ultralytics-YOLO系列】Windows11下YOLOV3人脸检测

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前言

Ultralytics YOLO 是一系列基于 YOLO（You Only Look Once）算法的检测、分割、分类、跟踪和姿势估计模型，由 Ultralytics 公司开发和维护，YOLO 算法以其快速和准确的目标检测能力而闻名。从最初的YOLOv1到最新的YOLOv11，每一代版本都在特征提取、边界框预测和优化技术等方面引入了重要的创新。这些改进特别是在骨干网络（backbone）、颈部（neck）和头部（head）组件上的进步，使得YOLO成为实时目标检测领域的领先解决方案。
【YOLO的发展历程参考】，本博文将通过人脸检测项目简要介绍Ultralytics–YOLOv3的使用。【官方源码】

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YOLOV3模型运行环境搭建

在win11环境下装anaconda环境，方便搭建专用于YOLOV3模型的虚拟环境。

• 查看主机支持的cuda版本(最高)

  # 打开cmd,执行下面的指令查看CUDA版本号
  nvidia-smi
  

  

• 安装GPU版本的torch【官网】
  博主的cuda版本是12.2，博主选的11.8也没问题。
  
  其他cuda版本的torch在【以前版本】找对应的安装命令。

• 博主安装环境参考

  # 创建虚拟环境
  conda create -n yolov3 python=3.10
  # 查看新环境是否安装成功
  conda env list
  # 激活环境
  activate yolov3 
  # cd到合适的位置下载yolov3源码 
  git clone https://github.com/ultralytics/yolov3
  cd yolov3
  # 切换到一个特定的v9.6.0版本
  git checkout tags/v9.6.0
  # 安装pytorch和torchvision,否则容易自动安装成CPU版本(不知原因)
  pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
  # 安装运行所需的包,修改requirements,删除torch和torchvision部分,增加onnx(博主需要导出onnx)
  pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  # 查看所有安装的包
  pip list
  conda list
  

  

注意，这里博主的代码是YOLOV3算法的v9.6.0版本，假如git下载经常失败，也可以直接在【官方源码】直接下载。

YOLO系列的每个大版本算法都是有迭代优化的，不是每次迭代都是一个新的大版本，不要理解错了。

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YOLOV3模型运行

数据集准备

1. 数据集下载：人脸目标检测数据集WIDER_FACE_VOC2007.zip【百度云下载，提取码：u2b9 】，以下是下载的数据集格式：

    WIDER_VOC2007
      └── Annotations		标签	
          ├── 000001.xml
          ├── 000002.xml
          ├── ...
      └── ImageSets
              ├── Main
              |   ├── train.txt	训练集
              |   ├── val.txt		验证集
      └── JPEGImages		图片
          ├── 000001.jpg
          ├── 000002.jpg
          ├── ...
   

2. 数据集格式转化：将原始标签的xml格式转化Ultralytics-YOLO的txt格式。

   每幅图像对应一个txt文件，如果图像中没有检测对象则不需要txt文件。
   每个对象占一行，每一行中包含的内容为：类别(class )、中心X坐标(x_center)、中心Y坐标(y_center)、图像宽度(width)和图像高度(height)。
   中心坐标已经宽高都做了归一化处理，从0到 1；类别编号从0开始。
   
   

   这里博主提供了转化的python代码，博主个人推荐在yolov3工程下新建datasetsTool目录，用于放置额外需要的辅助代码，将xml2txt.py代码放置到datasetsTool目录下。

   # xml2txt.py代码
   import os
   import xml.etree.ElementTree as ET
   
   def parse_xml(xml_file):
       # 解析XML文件
       tree = ET.parse(xml_file)
       root = tree.getroot()
   
       # 获取图像尺寸
       size = root.find('size')
       width = int(size.find('width').text)
       height = int(size.find('height').text)
   
       # 初始化结果列表
       objects = []
   
       # 遍历所有的object标签
       for obj in root.findall('object'):
           name = obj.find('name').text
           difficult = int(obj.find('difficult').text)
   
           # 只处理name为'face'且difficult为0的对象
           if name == 'face' and difficult == 0:
               bndbox = obj.find('bndbox')
               xmin = int(bndbox.find('xmin').text)
               ymin = int(bndbox.find('ymin').text)
               xmax = int(bndbox.find('xmax').text)
               ymax = int(bndbox.find('ymax').text)
   
               # 计算中心点坐标和宽高
               x_center = (xmin + xmax) / 2.0
               y_center = (ymin + ymax) / 2.0
               box_width = xmax - xmin
               box_height = ymax - ymin
   
               # 归一化处理
               x_center /= width
               y_center /= height
               box_width /= width
               box_height /= height
   
               # 添加到结果列表
               objects.append((0, x_center, y_center, box_width, box_height))
   
       return objects
   
   def save_to_txt(objects, txt_file):
       with open(txt_file, 'w') as f:
           for obj in objects:
               line = ' '.join([str(x) for x in obj]) + '\n'
               f.write(line)
   
   def process_directory(input_directory, output_directory):
       # 确保输出目录存在
       if not os.path.exists(output_directory):
           os.makedirs(output_directory)
   
       # 遍历输入目录下的所有XML文件
       for filename in os.listdir(input_directory):
           if filename.endswith('.xml'):
               xml_file = os.path.join(input_directory, filename)
               txt_file = os.path.join(output_directory, filename.replace('.xml', '.txt'))
   
               # 解析XML并获取所需信息
               objects = parse_xml(xml_file)
   
               # 将结果保存到TXT文件
               save_to_txt(objects, txt_file)
   
   if __name__ == "__main__":
       input_directory = r'Annotations'  # 替换为你的XML文件所在目录
       output_directory = r'labels'  	  # 建议与Annotations在同一级
   	'''
   	eg:
       input_directory = r'E:\BaiduNetdiskDownload\WIDER_FACE_VOC2007\WIDER_VOC2007\Annotations'
   	output_directory = r'E:\BaiduNetdiskDownload\WIDER_FACE_VOC2007\WIDER_VOC2007\labels' 
   	'''  
       process_directory(input_directory, output_directory)
   

3. 数据集组织结构：将原始数据划分成训练集和测试集，博主个人推荐在yolov3工程下新建datasets目录，用于放置所需的数据集，并新建人脸检测数据集facedetection，将train和val数据集放到facedetection目录下。

    facedetection
      └── train
              ├── images
              |   ├── 000001.jpg
              |   ├── 000002.jpg
              |   ├── ...
              ├── labels
              |   ├── 000001.txt
              |   ├── 000002.txt
              |   ├── ...
      └── val
              ├── images
              |   ├── 000007.jpg
              |   ├── 0000010.jpg
              |   ├── ...
              ├── labels
              |   ├── 000007.txt
              |   ├── 0000010.txt
              |   ├── ...
   

   这里博主提供了转化的python代码，将split_train_val.py代码放置到datasetsTool目录下。

   import os
   import shutil
   import random
   
   image_dir = r'JPEGImages'	# 替换为你的图像文件所在目录
   label_dir = r'labels'		# 刚才生成的txt文件
   '''
   eg:
   image_dir = r'E:\BaiduNetdiskDownload\WIDER_FACE_VOC2007\WIDER_VOC2007\JPEGImages'
   label_dir = r'E:\BaiduNetdiskDownload\WIDER_FACE_VOC2007\WIDER_VOC2007\labels'
   '''
   train_dir = r'datasets/facedetection/train'		# 人脸数据集的存放位置
   val_dir = r'datasets/facedetection/val'
   '''
   eg:
   train_dir = r'E:\Ultralytics-YOLO\yolov3\r'datasets\facedetection\train'
   val_dir = r'E:\Ultralytics-YOLO\yolov3\r'datasets\facedetection\val'
   '''
   
   # 创建新的文件夹
   os.makedirs(os.path.join(train_dir, 'images'), exist_ok=True)
   os.makedirs(os.path.join(train_dir, 'labels'), exist_ok=True)
   os.makedirs(os.path.join(val_dir, 'images'), exist_ok=True)
   os.makedirs(os.path.join(val_dir, 'labels'), exist_ok=True)
   
   # 获取所有图像文件名
   image_files = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith('.jpg')]
   
   # 设置随机种子以保证结果可复现
   random.seed(42)
   
   # 打乱文件列表
   random.shuffle(image_files)
   
   # 计算训练集和验证集的数量
   split_index = int(0.8 * len(image_files))
   train_files = image_files[:split_index]
   val_files = image_files[split_index:]
   
   # 复制训练集文件
   for file_name in train_files:
       image_path = os.path.join(image_dir, file_name)
       label_path = os.path.join(label_dir, os.path.splitext(file_name)[0] + '.txt')
   
       # 复制图像文件
       shutil.copy(image_path, os.path.join(train_dir, 'images', file_name))
   
       # 复制标签文件
       shutil.copy(label_path, os.path.join(train_dir, 'labels', os.path.splitext(file_name)[0] + '.txt'))
   
   # 复制验证集文件
   for file_name in val_files:
       image_path = os.path.join(image_dir, file_name)
       label_path = os.path.join(label_dir, os.path.splitext(file_name)[0] + '.txt')
   
       # 复制图像文件
       shutil.copy(image_path, os.path.join(val_dir, 'images', file_name))
   
       # 复制标签文件
       shutil.copy(label_path, os.path.join(val_dir, 'labels', os.path.splitext(file_name)[0] + '.txt'))
   
   print("数据集划分完成")
   

4. 配置facedetection.yaml：博主根据data/coco128.yaml文件，在data目录下同样配置了人脸目标检测的数据集配置文件facedetection.yaml。

   path: datasets/facedetection    # 数据集路径
   train: train/images             # 训练集
   val: val/images                 # 验证集
   nc: 1                           # 类别数量
   names: ['face']                 # 类别名:避免用中文
   

5. 配置yolov3-face.yaml：博主根据models/yolov3.yaml文件，在models目录下同样配置了人脸目标检测的网络配置文件yolov3-face.yaml。

   # 复制yolov3.yaml只需修改类别数量
   nc: 1                           # 类别数量
   

YOLOV3运行

运行yolov3，建议增加虚拟内存！！！！不然内存不足会导致很多错误！！！

模型训练

train.py配置训练参数：在有标注的者训练集进行模型的训练，并在验证集上评估。

常用参数含义
weights：指定预训练模型的权重文件；
cfg：存储模型结构的配置文件；
data：存储训练、测试数据的配置文件;
batch-size：一次训练的图片数量；
img：输入图片宽高,根据需求和硬件条件修改;
device：模型运行的设备,cuda 0,1,2,3或者cpu.
其他参数在后续讲解具体代码的过程中再去解释。

训练运行以下命令：

python train.py --img 640 --epochs 300 --data data/facedetection.yaml --batch-size 4 --weights yolov3.pt --cfg yolov3-face.yaml --device 0  

weights 参数和 cfg 参数对应的模型有冲突，以 cfg 指定的模型为基准。

可能出现的问题：
1.问题：“_pickle.UnpicklingError: Weights only load failed. This file can still be loaded, to do so you have two options, do those steps only if you trust the source of the checkpoint.”

解决方式：

# 修改前
ckpt = torch.load(weights, map_location=device)  # load checkpoint
# 修改后
ckpt = torch.load(weights, map_location=device,weights_only=False)  # load checkpoint

2.问题“AttributeError: module ‘numpy’ has no attribute ‘int’.”

解决方式：将np.int替换成np.int64或者np.int32(推荐)
3.问题：“RuntimeError: result type Float can’t be cast to the desired output type __int64.”

解决方式：

# 修改前
gain = torch.ones(7, device=targets.device)  # normalized to gridspace gain
# 修改后
gain = torch.ones(7, device=targets.device).long()  # normalized to gridspace gain

4.问题：“AttributeError: ‘FreeTypeFont’ object has no attribute ‘getsize.’”
解决方式：

# 修改前
w, h = self.font.getsize(label)  # text width, height
w, h = self.font.getsize(text)  # text width, height
# 修改后
w, h = self.font.getbbox(label)[2:4]     # text width, height
w, h = self.font.getbbox(text)[2:4]  # text width, height

模型验证

val.py参数验证配置：在有标注的者验证集上进行模型效果的评估模型好坏，目标检测中最常使用的评估指标为mAP。

常用参数含义
data：存储训练、测试数据的配置文件;
weights：指定训练好的模型权重文件；
batch-size：一次验证的图片数量；
img：输入图片宽高,根据需求和硬件条件修改;
device：模型运行的设备,cuda 0,1,2,3或者cpu;
augment：额外的数据增强.
其他参数在后续讲解具体代码的过程中再去解释。

验证运行以下命令：

python val.py --img 640  --data data/facedetection.yaml --batch-size 4 --weights runs/train/exp/weights/best.pt  --device 0 --augment

这里博主随便找了一次训练过程中的中间训练权重进行演示，所以精度不是很高。

模型推理

detect.py配置推理参数：在没有标注的数据集上进行推理。

常用参数含义
weights：指定训练好的模型权重文件；
source：测试图片的保存路径;
device：模型运行的设备,cuda 0,1,2,3或者cpu;
–conf-thres：指定置信度阈值;
–iou-thres：非极大值抑制IoU 阈值;
其他参数在后续讲解具体代码的过程中再去解释。

推理运行以下命令：

python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --source data/images --device 0 --conf-thres 0.7 --iou-thres 0.3

在runs/detect/exp获得输出：

导出onnx模型

export.py配置推理参数：

常用参数含义
weights：指定训练好的模型权重文件；
include：导出的模型类型;
其他参数在后续讲解具体代码的过程中再去解释。

导出运行以下命令：

python export.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --include onnx

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总结

尽可能简单、详细的介绍了YOLOV3的安装流程以及YOLOV3的使用方法。后续会根据自己学到的知识结合个人理解讲解YOLOV3的原理和代码。