主要文件功能
如果将yoloV3整体流程看作是施工队建筑房子的过程，那么其中的核心文件可以做以下划分
- common.py
- 建筑材料
- 提供了标准的砖块（Conv-标准卷积模块）、预设房间的结构（Bottleneck-瓶颈模块）、通用拼接器（Concat-拼接模块）等
- yolov3.yaml
- 建筑图纸
- 根据图纸建设yolov3的各个部分，需要注意yolov3源码中给出了三种不同的图纸，其中只分析其中一个
- yolo.py
- 施工队
- 根据图纸的内容，动态搭建建筑，确保每个部分都是按照图纸的设计下实现
- experimental.py
- 装修工具和装修模块
- 其中提供了类似于旋转楼梯（CrossConv）、可改变高度的模块（MixConv2d）、房间之间的定制化拼接（Sum）等
- hubconf.py
- 统一服务入口
- 主要就是为建筑项目提供标准化、预先设计好的构件，可以根据自己的需求制造出来对应的模块
- train.py
- 项目经理对施工进行监督
- 其主要作用就是数据准备、优化策略、日志记录等，从而确保模型训练顺利，可以高效高质量的完成任务
- val.py
- 建筑质量检测和性能评估系统
- detect.py
- 完工后进行验收部门
- 主要功能即数据加载、模型加载、推理过程、后处理过程、结果保存于展示、性能优化
文件中模块作用总结
common.py
总结
该文件提供了标准化的构建例如卷积层、瓶颈层、池化层等，同时还提供了相应的工具例如预处理和后处理函数
主要组成部分
- 自动填充：自动计算卷积层或池化层需要的填充量，确保特征图尺寸一致
- 标准卷积层：实现标准的卷积操作，包括卷积、批归一化和激活函数
- 瓶颈层：实现瓶颈结构，通过残差连接提升模型的稳定性和表达能力
- 空间金字塔池化层：通过多尺度的池化操作增强模型对不同尺度目标的检测能力
- Focus 层：将图像的空间信息压缩到通道维度，提升特征提取效率
- Contract 层：将空间维度压缩到通道维度，提升特征的表达能力
- Expand 层：将通道维度扩展到空间维度，提升模型的空间表达能力
- Concat 层：实现特征图的拼接操作，增强特征表示
- DetectMultiBackend 类：支持在多种后端推理，确保模型能够在不同的硬件和软件环境中运行
- AutoShape 类：处理多种输入格式，进行预处理、推理和后处理，确保模型适应不同的输入和输出需求
- Detections 类：管理和处理检测结果，包括图像、预测框、文件名等信息，并提供结果的可视化和保存功能
- Classify 类：实现分类头，通过池化和卷积操作将特征图分类为不同类别
yolov3.yaml
主要模块总结
- Backbone（骨架结构）
- 作为建筑的主要框架，负责提取输入图像的基本特征，支撑整个模型的运行
- Head（检测头）
- 结合 PANet 和 Detect 模块，检测头部分确保了模型在不同尺度上的检测能力和准确性
- 作为建筑的设施和功能区，负责将骨架结构提取的特征进行融合和处理，最终实现目标检测
- Parameters（模型参数）
- 定义建筑的规模和结构比例，通过调整深度和宽度系数，实现不同复杂度的模型设计
- Anchors
- 预定义的边界框尺寸，用于在不同尺度的特征图上进行目标检测
yolo.py
主要模块
- Detect 类（检测模块）
- 在不同尺度的特征图上进行目标检测，生成最终的预测结果
- 安装监控系统，实时监控建筑内的活动，确保安全和功能性
- Model 类（模型搭建与管理）
- 搭建和管理整个模型结构，处理前向传播、性能优化和偏置初始化等
- 施工队长根据蓝图指导施工，管理施工过程，确保建筑符合设计要求并具备良好的性能
- parse_model 函数（模型解析与构建）
- 解析配置文件，搭建网络结构，记录关键层索引
- 施工队长根据建筑蓝图逐层搭建建筑，记录需要重点检查的关键支柱或区域
experimental.py
主要模块
- CrossConv 类（交叉卷积模块）
- 功能：实现高效的特征提取和下采样，支持快捷连接
- 建筑中的复合构件，增强结构的稳定性和承重能力
- Sum 类（加权和模块）
- 功能：对多个层的输出进行加权和，支持特征融合
- 建筑中的多层加固措施，提升整体结构的稳固性
- MixConv2d 类（混合深度卷积模块）
- 功能：通过不同大小的卷积核捕捉多尺度特征，提高特征表达能力
- 建筑中的多功能窗户，适应不同的光照和通风需求
- Ensemble 类（模型集成模块）
- 功能：集成多个模型的输出，提升检测性能和鲁棒性。
- 建筑中的多监控系统集成，提供全面和可靠的监控数据
- attempt_load 函数（模型加载函数）
- 功能：加载和集成模型权重，处理层融合和兼容性
- 施工队从仓库获取并处理建筑材料，确保施工材料的准备和适配
hubconf.py
主要模块
- _create 函数（模型创建函数）
- 功能：通用的模型加载和创建函数，处理预训练权重、设备选择、依赖检查等
- 项目经理根据项目需求和资源，决定使用哪种建筑设计，选择合适的建筑材料和施工设备
- custom 函数（自定义模型加载函数）
- 功能：加载自定义或本地保存的模型权重
- 项目经理根据特定客户需求，使用自定义的建筑设计或特别定制的建筑材料
- yolov3、yolov3_spp、yolov3_tiny 函数（特定模型加载函数）
- 功能：加载不同版本的 YOLOv3 模型，提供便捷的接口
- 项目经理根据不同的建筑项目需求，选择不同类型的建筑设计方案
- 主执行块（Main Execution Block）
- 功能：演示如何加载模型并进行推理，验证模型的实际效果
- 项目经理在施工完成后，对建筑进行最终的质量检查和功能测试，确保所有系统正常运行
train.py
主要模块分析
- 参数解析与初始化
- 功能：解析命令行参数，设置训练配置
- 项目经理制定详细的施工计划和资源分配
- 日志记录与监控
- 功能：初始化日志记录器，配置监控系统
- 项目经理使用监控和记录工具，实时跟踪施工进度和质量
- 模型与数据加载
- 功能：加载模型权重和配置文件，准备训练数据
- 项目经理选择建筑设计方案，准备施工材料和组织施工队伍
- 优化器与学习率调度器设置
- 功能：设置优化器和学习率调度器，指导模型参数更新
- 项目经理分配施工资源，制定施工进度计划
- 训练循环
- 功能：执行模型的前向传播、损失计算、反向传播和参数更新
- 施工队每日执行施工任务，项目经理监控进度和质量
- 验证与评估
- 功能：定期验证模型性能，评估训练效果
- 项目经理进行阶段性质量检查，评估施工质量和进度
- 模型保存与早停机制
- 功能：保存模型状态，应用早停机制优化训练过程
- 项目经理记录施工进度和质量，决定是否调整或终止施工计划
val.py
主要组成
- 参数解析与初始化
- 功能：解析命令行参数，设置验证配置
- 质量检查团队制定详细的检测计划和资源分配
- 模型与数据加载
-
- 功能：加载模型和数据集，配置设备，初始化评估工具
- 质量检查团队准备检测工具和资料，确保检测过程顺利进行
- 推理与结果处理
- 功能：对图像进行推理，处理预测结果，匹配真实标签，计算评估指标
- 质量检查团队对每个建筑部分进行实际检测和记录，确保每个部分符合设计标准
- 指标计算与评估
-
- 功能：计算和评估模型的各项指标，生成报告和可视化图表
- 质量检查团队总结和报告建筑质量评估结果，提供给项目经理和相关方参考
- 结果保存与报告
- 功能：将检测结果保存为文本文件和JSON文件，生成报告
detect.py
主要模块
- 参数解析与初始化
- 功能：解析命令行参数，设置检测配置
- 实时监控团队制定详细的监控计划和资源配置
- 模型加载与配置
- 功能：加载模型和配置文件，配置设备，设置检测工具参数
- 实时监控团队选择和配置检测工具，确保检测过程高效和准确
- 数据加载与源解析
- 功能：根据输入源加载数据，配置数据加载器，进行设备优化和预热
- 实时监控团队选择不同的监控源，配置相应的检测流程，确保数据的顺利输入和处理
- 推理循环
- 功能：对每张图像或视频帧进行推理，应用NMS，处理和记录检测结果，保存和可视化检测结果
- 实时监控团队对每个监控点或区域进行实际检测和记录，确保施工过程中的每个部分符合设计标准
- 结果处理与保存
- 功能：保存检测结果到文本文件，绘制和保存边界框，裁剪并保存检测到的目标区域
- 实时监控团队记录检测到的问题，标记问题位置，并根据需要保存详细的检测图片，便于后续分析和修复
训练整体流程
标注图片
分析1：标注后信息的存储方式
每一张标注好的图片都对应一个.txt文件，记录其图片中所有目标的边界框和类别
// 举例分析
0 0.5 0.5 0.2 0.3
1 0.7 0.6 0.1 0.2
- 第 1 行：类别为
0的目标，中心点为 (0.5, 0.5)，宽为 0.2，高为 0.3 - 第 2 行：类别为
1的目标，中心点为 (0.7, 0.6)，宽为 0.1，高为 0.2
分析2：图片训练的过程
- 输入原始图片
- 原始图片送入模型，注意此时的图形是没有任何标注框或文字
- 模型预测
- 模型在训练初期会随机预测一些边界框、置信度和类别
- 标注信号
- 标注文件中有 Ground Truth 信息，告诉模型正确的边界框和类别，也就是拿标注的文件去和预测的文件进行对比
- 计算损失
- 模型预测结果与标注信息进行对比，计算损失
- 优化模型
- 根据损失调整模型参数，让模型预测结果更接近标注信息
- 迭代更新
- 经过多轮训练，模型逐渐学习到如何在原始图片中检测目标
划分数据
将标注好的数据划分为训练集和验证集
train.py
使用训练集训练模型，类似于施工队根据图纸进行施工，不断优化模型参数，确保其能准确检测目标，如果训练成功的话，此时会生成一个最优模型
分析：实现过程总结
- 训练过程中生成多个模型检查点
- 训练过程中会保存不同阶段的模型权重文件
- 最新的模型权重：
last.pt，表示最后一次训练迭代后的模型权重 - 最优的模型权重：
best.pt，表示训练过程中性能最好的模型权重（通常基于验证集的 mAP 或其他指标进行评估） - 注意：上述训练出来的权重可以作为下一次训练的初始权重，从而取代默认的权重，取得更好的效果
模型训练时调整参数的时候可以自定义存储路径
detect.py
使用训练好的模型对新的数据进行实际检测，类似于实时监控建筑的运行状态，确保系统正常工作，及时发现和解决潜在问题
同train.py过程类似，只是使用了之前准备好的数据，进行新的验证
