#YOLO_v3代碼解析以及相關註意事項
1. 項目介紹
$~~~~~~~$本次YOLO_v3的項目來源於機器之心翻譯的項目---從零開始PyTorch項目：YOLO v3目標檢測實現以及從零開始 PyTorch 項目：YOLO v3 目標檢測實現（下）兩部分組成，原版的博客在此Series: YOLO object detector in PyTorch，原始博客的GitHub地址為：ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3，最後附上論文的地址：YOLOv3: An Incremental Improvement
2. 項目需求及相關文件解釋
$~~~~~~~$YOLO_v3官方原始的代碼是由C語言所寫，真是佩服作者手擼代碼能力啊，但是由於源碼並沒有相關的任何註釋，閱讀起來特別費事，所以參考了網上關於YOLO_v3遷移到$Tensorflow$和$Pytorch$的代碼進行閱讀，以便對代碼有更深的認識和理解。
$~~~~~~~$關於此YOLO_v3的$Pytorch$的代碼，其$Pytorch$作者的GitHub提到相應的需求如下：
- Python3.5
- OpenCV
- Pytorch 0.4(其中作者提了一句：$Using$ $PyTorch$ $0.3$ $will$ $break$ $the$ $detector.$)
$~~~~~~~$在準備好相應的東西之後將相應的項目$Clone$ $or$ $downoad$下來，除此之外你首先需要下載$weights$ $file$(權重文件)，地址如下：a weightsfile only for COCO，大小有237M，下載下來的權重文件只需放在下載好的$project$根目錄下即可，權重文件名為：yolov3.weights
$~~~~~~~$一切準備就緒就可以進行圖片檢測了，如果想要檢測圖片，可以在$Pycharm$的底部欄找到$Terminal$，也就是$CMD$，將地址$cd$到你下載的項目所在的地址，如：D:\軟件安裝\pycharm\PyCharm Community Edition 2017.3.3\workplace\yolo_tensorflow-master>，然後在$Terminal$中輸入：python detect.py --images imgs --det det命令即可，其中 --images代表定義圖片存儲或加載的文件夾，而--det代表檢測完圖片之後將檢測圖片保存起來的文件夾，當然，如果需要查看其它標記含義(例如：--bs
$~~~~~~~$如果你想檢測視頻，可以運行video.py進行檢測，要在視頻或網絡攝像頭上運行這個檢測器，代碼基本可以保持不變，只是我們不會在 batch 上叠代，而是在視頻的幀上叠代。
$~~~~~~~$在視頻上運行該檢測器的代碼可以在我們的 GitHub 中的 video.py 文件中找到。這個代碼非常類似 detect.py 的代碼，只有幾處不太一樣。這裏需要註意的是，如果想要對視頻進行檢測需要將視頻文件放入$projiect$的根目錄中，而且在video.py文件中對視頻定義的默認參數為：default = "video.avi"，所以，你需要更改你視頻文件的名稱或者更改參數的默認設定。
3. 源碼詳細解析
$~~~~~~~$PASS
4. 源碼中的問題
$~~~~~~~$在項目下載下來之後發現了源碼有一些比較坑的地方，以至於部分代碼無法運行，這裏舉出暫時所遇到的坑以及解決辦法。
4.1 視頻檢測中遇到的問題：
$~~~~~~~$此處非項目：YOLO_v3_tutorial_from_scratch-master中視頻檢測遇到的問題，而是項目yolo_tensorflow-master中視頻檢測遇到的問題，只是在此將所有和YOLO代碼相關的問題都列舉出來，在項目yolo_tensorflow-master的test.py中，第201-203行代碼為攝像頭檢測的代碼：detect from camera
代碼中：cap = cv2.VideoCapture(0)，原始的GitHub：hizhangp/yolo_tensorflow代碼中為：cap = cv2.VideoCapture(-1)，運行時造成攝像頭開啟後顯示的圖像為滿屏幕的雪花噪點，無法檢測到任何東西，需要將括號中的參數-1改為0方可正常開始攝像頭進行檢測。此項目yolo_tensorflow-master的解讀參照知乎相關專欄：YOLO源碼解析 作者：狗頭山人七
4.2 圖片檢測中遇到的問題：
$~~~~~
$此處遇到的問題非常的多和雜，將代碼修改正確以正常運行耗費了我很多精力，在此一一列舉，以備以後遇到類似情況。~~~~~$
$
4.2.1 絕對路徑與相對路徑的問題
$~~~~~~~$剛開始運行圖片檢測代碼(項目：YOLO_v3_tutorial_from_scratch-master)的時候直接報錯，報的錯誤為：
$~~~~~
$AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘shape‘~~~
$$！！完全不知道錯誤的那種錯！！~~~~~$
$
$~~~~~~~$後來一堆百度，Google查證之後發現是報了一個空的對象沒有shape這個屬性的錯誤，可能是因為路徑設置不對，所以返回的類型是None。後來通過bug排除發現是代碼第126行：imlist = [osp.join(osp.realpath(‘.‘), images, img) for img in os.listdir(images)]，這一行代碼主要是用於生成圖片所在的絕對地址：
D:\軟件安裝\pycharm\PyCharm Community Edition 2017.3.3\workplace\pytorch-yolo-v3-master\imgs\dog.jpg
D:\軟件安裝\pycharm\PyCharm Community Edition 2017.3.3\workplace\pytorch-yolo-v3-master\imgs\eagle.jpg
D:\軟件安裝\pycharm\PyCharm Community Edition 2017.3.3\workplace\pytorch-yolo-v3-master\imgs\giraffe.jpg
D:\軟件安裝\pycharm\PyCharm Community Edition 2017.3.3\workplace\pytorch-yolo-v3-master\imgs\herd_of_horses.jpg
D:\軟件安裝\pycharm\PyCharm Community Edition 2017.3.3\workplace\pytorch-yolo-v3-master\imgs\img1.jpg
D:\軟件安裝\pycharm\PyCharm Community Edition 2017.3.3\workplace\pytorch-yolo-v3-master\imgs\img2.jpg
D:\軟件安裝\pycharm\PyCharm Community Edition 2017.3.3\workplace\pytorch-yolo-v3-master\imgs\img3.jpg
D:\軟件安裝\pycharm\PyCharm Community Edition 2017.3.3\workplace\pytorch-yolo-v3-master\imgs\img4.jpg
D:\軟件安裝\pycharm\PyCharm Community Edition 2017.3.3\workplace\pytorch-yolo-v3-master\imgs\lisa.jpg
$~~~~~~~$
$~~~~~$這裏我意識到可能此處的錯誤並非作者源代碼的錯誤，而是作者在用這一句osp.join(osp.realpath(‘.‘)的時候獲取的是絕對路徑，而我的絕對路徑包含了中文！！！！~~~~~$
$
$~~~~~~~$所以為了解決這個問題，我需要將絕對路徑修改為相對路徑，以避免出現中文這個腦殼疼的問題（話說好多與bug有關的問題是出現路徑有中文上！），修改方法就是上面的代碼修改為：osp.join(osp.relpath(‘.‘)，其中rel指的就是relative。
4.2.2 斜杠‘/‘與反斜杠‘\‘的問題
$~~~~~~~$在上面的問題解決以後運行代碼發現代碼運行正常，但是最後保存檢測圖片的文件夾--det並沒有任何圖片存放其中，後來定位到存放圖片的代碼：
det_names = pd.Series(imlist).apply(lambda x: "{}/det_{}".format(args.det,x.split("/")[-1]))
list(map(cv2.imwrite, det_names, orig_ims))$~~~~~~~$每張圖像都以「det_」加上圖像名稱的方式保存。我們創建了一個地址列表，這是我們保存我們的檢測結果圖像的位置。最後，將帶有檢測結果的圖像寫入到 det_names 中的地址。
$~~~~~~~$其中det_name打印出來結果如下：
0 det/det_.\imgs\dog.jpg
1 det/det_.\imgs\eagle.jpg
2 det/det_.\imgs\giraffe.jpg
3 det/det_.\imgs\herd_of_horses.jpg
4 det/det_.\imgs\img1.jpg
5 det/det_.\imgs\img2.jpg
6 det/det_.\imgs\img3.jpg
7 det/det_.\imgs\img4.jpg
8 det/det_.\imgs\lisa.jpg
9 det/det_.\imgs\messi.jpg
10 det/det_.\imgs\person.jpg
11 det/det_.\imgs\scream.jpg
12 det/det_.\imgs\vagaa.jpg
$~~~~~~~$而imlist打印出來的結果為：
[‘.\imgs\dog.jpg‘,‘.\imgs\eagle.jpg‘, ‘.\imgs\giraffe.jpg‘,‘.\imgs\herd_of_horses.jpg‘, ‘.\imgs\img1.jpg‘,‘.\imgs\img2.jpg‘, ‘.\imgs\img3.jpg‘,
$~~~~~~~$下一句代碼：list(map(cv2.imwrite, det_names, orig_ims))中：
$~~~~~
$1.cv2.imwrite()函數：保存圖片的函數，共兩個參數，第一個為保存文件名，第二個為讀入圖片。~~~
$$2. orig_ims：為list所包裹這的array矩陣，類型為無符號8位dtype=uint8，所以為圖片的編碼矩陣。~~~~~$3.map()函數：會根據提供的函數對指定序列做映射。第一個參數 function 以參數序列中的每一個元素調用 function 函數，返回包含每次 function 函數返回值的新列表。語法為：map(function, iterable, ...)，其中function -- 函數，有兩個參數；iterable -- 一個或多個序列，例如：map(square, [1,2,3,4,5])，打印：[1, 4, 9, 16, 25]，其中square(x)為一個函數，return x$^2$。
$
$~~~~~~~$所以從上可以看出map函數將cv2.imwrite, det_names, orig_ims之間建立映射，其中det_names, orig_ims作為cv2.imwrite()的參數，其中一個作為保存文件名，一個作為讀入的圖片。
$~~~~~~~$運行此代碼，顯示：
[False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False]
$~~~~~~~$說明映射失敗，圖片存儲不成功。而由det_name所打印的顯示表明失敗是由於文件名中存在反斜杠‘‘，反斜杠在python中有實際轉義含義的，所以需要將反斜杠換為斜杠，不然運行的時候代碼會將反斜杠一起運行。
$~~~~~~~$修改方法如下：
for i in range(len(imlist)):
imlist[i] = imlist[i].replace('\\', '/')
$~~~~~~~$此處還需要註意的就是imlist[i].replace(‘\‘, ‘/‘)會生成一個列表存放修改後的值，而不是在原本的列表imlist[]上進行修改。
$~~~~~~~$修改後的det_name為：
0 det/det_dog.jpg
1 det/det_eagle.jpg
2 det/det_giraffe.jpg
3 det/det_herd_of_horses.jpg
4 det/det_img1.jpg
5 det/det_img2.jpg
6 det/det_img3.jpg
7 det/det_img4.jpg
8 det/det_lisa.jpg
9 det/det_messi.jpg
10 det/det_person.jpg
11 det/det_scream.jpg
12 det/det_vagaa.jpg
$~~~~~~~$此時，反斜杠已經改為了斜杠，代碼運行正常，且det文件夾也正常存放了檢測後的圖片，如下：
5. 關於YOLO_v3作者
$~~~~~~~$在知乎中有一個問題是關於如何評價最新的YOLOv3？，非常有意思，列舉如下一些有趣的點：
$~~~~~~~$1. 首先，YOLO_v3的論文根本就不算論文，更多的算是一片技術報告，讀起來相當的歡樂。作者首先就誠實的表明自己去年沒做什麽研究，而是主要花在完Twitter上和玩了下GAN。
$~~~~~~~$2. 其次，yolo的作者編碼能力真的強，darknet幾乎不用啥依賴庫，全部手擼，編譯起來也是快到沒朋友。而且，作業可能是個小馬寶莉的迷吧，哈哈哈，蠻有意思，感覺像個小萌妹。看看他的resume、個人主頁、git的commit message感受一下萌萌噠。
$~~~~~~~$而他本人長這樣：
$~~~~~~~$3. 直接diss一眾算法，例如他論文中出現的：
這張圖把自己放在第二象限，赤裸裸的表達你們這些都是辣雞。。。。
這圖應該作者從其他論文裁剪過來，再強行畫上的;
實力嘲諷啊，取了Retina裏面的圖，然後diss一波
$~~~~~
$4. 論文結尾亮點滿滿，挺佩服能把自己論文寫的這麽隨意的，羨慕大佬：~~~~~$效果好到論文可以隨意寫，反正我效果擺在這裏，論文寫的再隨意，你們還是要引用的。
$
$~~~~~
$5. 而且有細心網友發現，模型一作在arXiv上發布研究論文時，腦回路清奇地將自己這篇論文自引自用了一下。~~~~~$而在小哥自引自用後沒多久，arXiv官方賬號宣布服務器由於不明原因掛掉了……
$
6. 補完計劃
$~~~~~~~$文章的第三部分代碼詳細解析，有空了會繼續補完，待續。。。
---恢復內容結束---
## 你好#YOLO_v3代碼解析以及相關註意事項