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大家好，我是极智视界，本文介绍了在 ubuntu 上编译 darknet 及 yolo 训练的方法。
1、编译 darknet
1.1 编译 opencv
关于 cuda 及 cudnn 的安装就不多说了，关于 opencv 的编译可以参考我之前写的《【经验分享】x86、aarch64、arm32环境编译/交叉编译opencv方法》，里面记录了在 x86、aarch64及 arm32 平台上编译 opencv 的方法，简洁有效。
1.2 编译 darknet
clone 源码：
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet
修改 Makefile，打开 gpu、opencv、openmp：
GPU=1
CUDNN=1
CUDNN_HALF=1
OPENCV=1
AVX=0
OPENMP=1
LIBSO=1
ZED_CAMERA=0
ZED_CAMERA_v2_8=0
然后开始编译，很简单：
make -j32
完了验证一下是否安装成功：
./darknet detect cfg/yolov3.cfg cfg/yolov3.weights data/dog.jpg
当然 yolov3.weights 需要自己下载，传送：pjreddie.com/media/files…
运行成功后，会在 <darknet-path> 目录下生成一张很经典的检测图 predictions.jpg：
2、Yolo 训练
2.1 制作 VOC 数据集
可以制作 VOC 格式的自己的数据集，也可以直接用 VOC 的数据进行训练。
关于 VOC 格式数据怎么制作的，可以参考我的这篇：《【经验分享】目标检测 VOC 格式数据集制作》，里面介绍的比较详细了。
2.2 Yolo 训练
在有了数据集后，然后搞来模型结构文件和预训练权重就可以开启愉快的炼丹之旅。在 cfg 文件夹里其实已经提供了很多的模型结构文件，如 yolov3.cfg、yolov3-tiny.cfg、yolov4.cfg、yolov4-tiny.cfg 等，你只需要找到相应的预训练权重就行了，如：
- yolov3.cfg ---> darknet53.conv.74 传送：pjreddie.com/media/files…
- yolov3-tiny.cfg ---> yolov3-tiny.conv.11 传送：drive.google.com/file/d/18v3…
- yolov4-tiny.cfg ---> yolov4-tiny.conv.29 传送：github.com/AlexeyAB/da…
- yolov4.cfg ---> yolov4.conv.137 传送：drive.google.com/open?id=1JK…
接下来我们以 yolov4 为例，开启咱们愉快的训练之旅吧。
我这里是非桌面环境，所以加了 -dont_show 传参。
./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov4.cfg yolov4.conv.137 -dont_show
来看以上命令，./darknet detector train 是固定的，其他：
- cfg/voc.data：传训练数据；
- cfg/yolov4.cfg：传训练模型结构；
- yolov4.conv.137：传预训练权重
以上执行训练的命令十分清晰，来看一下 voc.data：
classes= 20 # 目标检测类别数
train = /home/pjreddie/data/voc/train.txt # 训练数据集
valid = /home/pjreddie/data/voc/test.txt # 测试数据集
names = data/voc.names # 类别名称
backup = /home/pjreddie/backup/ # 训练过程中间权重备份目录
在 .cfg 中我们也可以针对自己的训练情况做一些改动，主要是 [net] 内的一些参数：
[net]
batch=64 # batch 设置
subdivisions=32 # 每次传进 batch/subdivision 的数据，若gpu显存不够用，把这个参增大
# Training
width=608 # 图片宽
height=608 # 图片高
channels=3 # 通道数
momentum=0.949 # 动量，影响梯度下降到最优值得速度
decay=0.0005 # 权重衰减正则项，用于防止过拟合
angle=0 # 通过旋转角度增多训练样本
saturation = 1.5 # 通过调整图片饱和度来增多训练样本
exposure = 1.5 # 通过调整曝光度来增多训练样本
hue=.1 # 通过调整色调来增多训练样本
learning_rate=0.0013 # 学习率，这个参数比较重要，决定训练收敛快慢及是否能达到好的效果
burn_in=1000 # 学习率设置相关，当小于该参时更新有一种方式，大于该参时采用policy更新方式
max_batches = 500500 # 训练批次到这个参的时候停止训练
policy=steps # 学习率调整策略
steps=400000,450000 # step和scales是配合使用，这里的意思到400000和450000的时候学习率分别衰减10倍，因为后面慢慢收敛了
scales=.1,.1
#cutmix=1 # cutmix变换，是数据增强的一种方式
mosaic=1 # mosaic变换，是数据增强的一种方式
除了这些外，如果你是训练自己的数据集，检测的类别数就不一定是官方给的 20 了，所以对于 yolo 层也需要做一些修改，拿其中一个 yolo 层来说：
...
[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=75 # filters = 3*(classes+5)，这个需要根据你的 classes 数目进行相应修改
activation=linear
[yolo]
mask = 6,7,8
anchors = 12, 16, 19, 36, 40, 28, 36, 75, 76, 55, 72, 146, 142, 110, 192, 243, 459, 401
classes=20 # 检测类别数
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .7
truth_thresh = 1
random=1
scale_x_y = 1.05
iou_thresh=0.213
cls_normalizer=1.0
iou_normalizer=0.07
iou_loss=ciou
nms_kind=greedynms
beta_nms=0.6
max_delta=5
yolo 层中的 anchors 对于不同的检测任务也需要做一定的修改，比如检测人，锚框就需要瘦高型的，如检测车，可能更倾向于窄宽型的锚框，然后像一些置信度阈值、nms阈值等参数也需要训练的时候做一些调参。
然后解释一下为什么需要修改 yolo 上一层卷积的 filters，这个我在这篇《【经验分享】剖析 darknet entry_index 指针偏移逻辑》有做过一定的分析，需要从 yolo 层的数据排布来说：
（1）数据按四维 [N, C, H, W] 来说，N 为 batch，C 为 3 * (5 + classes)、H / W 为 feature_map 高和宽。需要解释一下 C，C = 3 * (1 + 4 + classes)，其中 1 表示置信度，4 为检测框位置信息，classes 为类别数，即每个类别给出一个检测得分，乘 3 表示每个格子有 3 个锚框。这样就形成了 yolo 层接受的四维数据排布，也就是 yolo 上一层的输出数据排布；
（2）至于 yolo 层的输出，darknet 里会用一维动态数组来存放 yolo 层的数据，这里就涉及到怎么将四维数据转换为一维数据的问题。darknet 里是这么做的，假设四维数据为 [N, C, H, W] ，每个维度对应的索引为 [n, c, h, w]，那么展开就是 n*C*H*W + c*H*W + h*W + w，按这样的逻辑存放到 *output 中。
这样回过头来看应该比较好理解为什么 yolo 上一层卷积的 filters 为 3 * (classes + 5) 了。
好了，接下来我们开始训练吧，还是执行：
./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov4.cfg yolov4.conv.137 -dont_show
如果需要保存训练日志，可以这么做：
./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov4l.cfg yolov4.conv.137 2>1 | tee visualization/train_yolov4.log
控制台会输出训练日志：
等训练完就会在 backup = /home/pjreddie/backup/ 保存训练得到的最终及中间权重文件。如果效果满意的话就可以拿去部署，对于目标检测来说，衡量效果怎么样的指标一般就是 map 了。
好了，以上分享了 ubuntu 上编译 darknet 以及训练 yolo 的方法，希望我的分享能对你的学习有一点帮助。
【公众号传送】 《【模型训练】ubuntu 编译 Darknet 与 YOLO 训练》
