[Object Detection] darknet 으로 Gaussian YOLOv3 학습하기 (linux)

 

 

darknet 학습하기는 아래 포스팅 참고하시길 바란다.

 

darknet 학습 준비하기 : https://eehoeskrap.tistory.com/367

[Object Detection] Darknet 학습 준비하기

darknet custom 학습하기 : https://eehoeskrap.tistory.com/370

[Object Detection] darknet custom 학습하기

 

 

본 포스팅은 리눅스 환경에서 AlexeyAB 의 darknet 레포를 이용하여 Gaussian Yolo v3 를 학습하는 방법을 담는다. 

또한 Gaussian Yolo v3 를 학습하는데 있어서 발생하는 issue 들을 정리하였다. 

 

https://github.com/AlexeyAB/darknet

The Loss value does not decrease · Issue #4481 · AlexeyAB/darknet

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. AlexeyAB 에서 업데이트된 git 다운로드 or Gaussin yolo v3 에 관련된 파일들만 대체

 

필자는 귀찮아서, 폴더를 하나 생성하여 git 을 새로 다운 받았다.

$ git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git

 

 

 

 

 

2. Cmake or make 를 통하여 컴파일하기 

 

https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-compile-on-linux-using-make

AlexeyAB/darknet

 

위 방법을 참조하여 컴파일을 수행한다. 필자는 아래와 같이 Makefile 을 설정하고 간단하게 make 를 실행하였다.

GPU=1
CUDNN=1
CUDNN_HALF=1
OPENCV=1
AVX=0
OPENMP=0
LIBSO=0
ZED_CAMERA=0

$ make

 

 

 

 

 

3. 데이터셋 준비하기 

 

아래 포스팅 참고하여 데이터세트 및 .data 파일, .names 파일 등을 준비하기

 

https://eehoeskrap.tistory.com/367

[Object Detection] Darknet 학습 준비하기

https://eehoeskrap.tistory.com/370

[Object Detection] darknet custom 학습하기

 

 

 

 

 

4. cfg 수정하기

 

오리지널 gaussian yolo cfg 는 cfg 폴더에 담겨져 있다. 

 

기존 yolo v3 는 아래와 같이 필터수를 수정하였다면, 

filters = (classes + 4 + 1) * <numbers in mask>

 

새로운 Gaussian Yolo v3 는 아래와 같이 필터수를 조정한다.

filters = (classes + 8 + 1) * 3

 

또한, learning_rate 수를 0.001 이 아닌 0.00001 로 수정한다. (그 이유는 맨 아래에서 설명)

learning_rate=0.00001
burn_in=1000
max_batches = 50200
policy=steps
steps=40000,45000
scales=.1,.1
max_epochs = 300

 

그리고, 각자 입맛에 맞게 cfg 파일을 수정하여준다. 클래스 수 등등

 

 

 

 

 

5. 학습하기

 

필자는  mAP 및 loss avg 를 눈으로 확인하기 위하여 -map 플래그를 사용하였다. 

./darknet detector train user.data cfg/Gaussian_yolov3_BDD.cfg darknet53.conv.74 -gpus 0 -map 

 

 

 

 

 

 

 

gaussain yolo v3 학습 이슈

 

 

• learning_rate = 0.001   vs    learning_rate = 0.00001 

 

참고자료 : https://github.com/AlexeyAB/darknet/issues/4190

about [Gaussian_yolo] · Issue #4190 · AlexeyAB/darknet

 

 

 

 

 

 

 

• loss 값이 800 ~ 이상 값으로 계속 떨어지지 않고, mAP 는 올라가는 이슈
  • 이는 학습이 잘 되고 있는 것이라고 한다.
  • gaussian yolo v3 가 원래 손실값이 높게 나온다고 레포 저자가 말하고 있다. 

 

 

참고자료 : https://github.com/AlexeyAB/darknet/issues/4190

about [Gaussian_yolo] · Issue #4190 · AlexeyAB/darknet

 

 

 

 

 

 

 

 

• gaussain yolo v3 에서 작은 객체에 대해서 false positives 가 생기는 현상
  • 이는 아래와 같이 iou_normalizer 및 uc_normalizer 값을 조정하여 재학습한다.

[Gaussian_yolo]
iou_normalizer=0.1
uc_normalizer=0.1

참고자료 : https://github.com/AlexeyAB/darknet/issues/4408

Gaussian-yolov3 will have false positives about small targets · Issue #4408 · AlexeyAB/darknet

 

 

 

 

 

 

 

 

• gaussian yolo v3 에서 사용되는 GIOU 에 대한 자료

 

https://arxiv.org/abs/1902.09630v2

Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression

https://giou.stanford.edu/

Generalized Intersection over Union