YOLO V4的模型训练
1、YOLO V4模型训练的基本思路
所有机器学习涉及模型训练，一般都有训练集、验证集、测试集，因此需要准备数据集。有了数据集，再调用训练的算法，获取训练的结果。v3、v4模型训练方法相同。
2、YOLO V4模型训练的体验
利用已有数据，体验一下模型训练的各个步骤。
网址：https://pjreddie.com/darknet/yolo/给出了模型训练的方法。
2.1、YOLO模型训练的数据集格式
YOLO训练所要求的数据格式是PASCAL VOC或者COCO等标准数据集格式。
darknet\build\darknet\x64\data\voc目录下，有一个voc_label.py文件，用于数据转换。涉及的数据集的格式为PASCAL VOC格式。
关于PASCAL VOC格式的介绍，参见：
《PASCAL VOC数据集的标注格式》(https://zhuanlan.zhihu.com/p/33405410)；
《计算机视觉标准数据集整理—PASCAL VOC数据集》（https://blog.csdn.net/xingwei_09/article/details/79142558）；
《VOC 2007数据集结构》（https://blog.csdn.net/qq_38273984/article/details/90749314）
关于Annotations的xml文件中，图像size的depth属性，含义为通道数，RGB图像，值为3。参见：https://blog.csdn.net/qq_18343569/article/details/47830503。
2.2、构造VOC目录结构
按照上面引用网文的说法，构造基本的目录结构：Annotations、JPEGImages以及ImageSets/Main。
我这边正好搞到了VOC2012的训练/验证的数据集。
如果要下载，地址：https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/，文件都点大。
先将VOC2012数据集复制到darknet\build\darknet\x64\data\voc目录下，结构如下：
darknet\build\darknet\x64\data\voc\VOCdevkit
darknet\build\darknet\x64\data\voc\VOCdevkit\VOC2012
darknet\build\darknet\x64\data\voc\VOCdevkit\VOC2012\...
...
2.3、执行voc_label.py文件
voc_label.py文件的解析，可参考：《YOLO_DarkNet_解析之旅＿voc_label.py的解析》（https://blog.csdn.net/Willen/article/details/83868164）。
由于我使用VOC2012数据集，没有VOC2007，ImageSets/Main中，只有train,val和trainval文件，因此，需要修改voc_label.py文件。
#line7 修改
sets=[('2012', 'train'), ('2012', 'val'), ('2007', 'train'), ('2007', 'val'), ('2007', 'test')]
#==>
sets=[('2012', 'train'), ('2012', 'val'),('2012', 'trainval')]
#否则，报错：
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'VOCdevkit/VOC2007/ImageSets/Main/train.txt'
然后，执行voc_label.py文件，在AnaConda环境下，执行下列语句：
(tensorflow) E:\workspace\darknet\build\darknet\x64\data\voc>python voc_label.py
获取下列文件：
darknet\build\darknet\x64\data\voc\2012_train.txt
darknet\build\darknet\x64\data\voc\2012_val.txt
darknet\build\darknet\x64\data\voc\2012_trainval.txt
darknet\build\darknet\x64\data\voc\VOCdevkit\VOC2012\labels目录及文件
2.4、模型训练
首先，修改darknet/build/darknet/x64/data中的voc.data。修改train和valid这两行的数据文件路径。
classes= 20
train = data/voc/2012_train.txt
valid = data/voc/2012_val.txt
#difficult = data/difficult_2007_test.txt
names = data/voc.names
backup = backup/
然后执行下列语句：
darknet.exe detector train data/voc.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights
最后一个参数为预训练权重文件，应该使用只包含卷积层的预训练权重文件，下载地址：https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74。
我这里担心训练时间过长，偷懒了，直接用yolov4.weights。
运行结果如下：
E:\workspace\darknet\build\darknet\x64>darknet.exe detector train data/voc.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights
GPU isn't used
Used AVX
Used FMA & AVX2
OpenCV version: 4.2.0
yolov4
mini_batch = 8, batch = 64, time_steps = 1, train = 1
layer filters size/strd(dil) input output
0 conv 32 3 x 3/ 1 608 x 608 x 3 -> 608 x 608 x 32 0.639 BF
1 conv 64 3 x 3/ 2 608 x 608 x 32 -> 304 x 304 x 64 3.407 BF
2 conv 64 1 x 1/ 1 304 x 304 x 64 -> 304 x 304 x 64 0.757 BF
3 route 1 -> 304 x 304 x 64
4 conv 64 1 x 1/ 1 304 x 304 x 64 -> 304 x 304 x 64 0.757 BF
5 conv 32 1 x 1/ 1 304 x 304 x 64 -> 304 x 304 x 32 0.379 BF
6 conv 64 3 x 3/ 1 304 x 304 x 32 -> 304 x 304 x 64 3.407 BF
7 Shortcut Layer: 4, wt = 0, wn = 0, outputs: 304 x 304 x 64 0.006 BF
8 conv 64 1 x 1/ 1 304 x 304 x 64 -> 304 x 304 x 64 0.757 BF
9 route 8 2 -> 304 x 304 x 128
10 conv 64 1 x 1/ 1 304 x 304 x 128 -> 304 x 304 x 64 1.514 BF
11 conv 128 3 x 3/ 2 304 x 304 x 64 -> 152 x 152 x 128 3.407 BF
12 conv 64 1 x 1/ 1 152 x 152 x 128 -> 152 x 152 x 64 0.379 BF
13 route 11 -> 152 x 152 x 128
14 conv 64 1 x 1/ 1 152 x 152 x 128 -> 152 x 152 x 64 0.379 BF
15 conv 64 1 x 1/ 1 152 x 152 x 64 -> 152 x 152 x 64 0.189 BF
16 conv 64 3 x 3/ 1 152 x 152 x 64 -> 152 x 152 x 64 1.703 BF
17 Shortcut Layer: 14, wt = 0, wn = 0, outputs: 152 x 152 x 64 0.001 BF
18 conv 64 1 x 1/ 1 152 x 152 x 64 -> 152 x 152 x 64 0.189 BF
19 conv 64 3 x 3/ 1 152 x 152 x 64 -> 152 x 152 x 64 1.703 BF
20 Shortcut Layer: 17, wt = 0, wn = 0, outputs: 152 x 152 x 64 0.001 BF
21 conv 64 1 x 1/ 1 152 x 152 x 64 -> 152 x 152 x 64 0.189 BF
22 route 21 12 -> 152 x 152 x 128
23 conv 128 1 x 1/ 1 152 x 152 x 128 -> 152 x 152 x 128 0.757 BF
24 conv 256 3 x 3/ 2 152 x 152 x 128 -> 76 x 76 x 256 3.407 BF
25 conv 128 1 x 1/ 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 128 0.379 BF
26 route 24 -> 76 x 76 x 256
27 conv 128 1 x 1/ 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 128 0.379 BF
28 conv 128 1 x 1/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 128 0.189 BF
29 conv 128 3 x 3/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 128 1.703 BF
30 Shortcut Layer: 27, wt = 0, wn = 0, outputs: 76 x 76 x 128 0.001 BF
31 conv 128 1 x 1/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 128 0.189 BF
32 conv 128 3 x 3/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 128 1.703 BF
33 Shortcut Layer: 30, wt = 0, wn = 0, outputs: 76 x 76 x 128 0.001 BF
34 conv 128 1 x 1/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 128 0.189 BF
35 conv 128 3 x 3/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 128 1.703 BF
36 Shortcut Layer: 33, wt = 0, wn = 0, outputs: 76 x 76 x 128 0.001 BF
37 conv 128 1 x 1/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 128 0.189 BF
38 conv 128 3 x 3/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 128 1.703 BF
39 Shortcut Layer: 36, wt = 0, wn = 0, outputs: 76 x 76 x 128 0.001 BF
40 conv 128 1 x 1/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 128 0.189 BF
41 conv 128 3 x 3/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 128 1.703 BF
42 Shortcut Layer: 39, wt = 0, wn = 0, outputs: 76 x 76 x 128 0.001 BF
43 conv 128 1 x 1/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 128 0.189 BF
44 conv 128 3 x 3/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 128 1.703 BF
45 Shortcut Layer: 42, wt = 0, wn = 0, outputs: 76 x 76 x 128 0.001 BF
46 conv 128 1 x 1/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 128 0.189 BF
47 conv 128 3 x 3/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 128 1.703 BF
48 Shortcut Layer: 45, wt = 0, wn = 0, outputs: 76 x 76 x 128 0.001 BF
49 conv 128 1 x 1/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 128 0.189 BF
50 conv 128 3 x 3/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 128 1.703 BF
51 Shortcut Layer: 48, wt = 0, wn = 0, outputs: 76 x 76 x 128 0.001 BF
52 conv 128 1 x 1/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 128 0.189 BF
53 route 52 25 -> 76 x 76 x 256
54 conv 256 1 x 1/ 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 256 0.757 BF
55 conv 512 3 x 3/ 2 76 x 76 x 256 -> 38 x 38 x 512 3.407 BF
56 conv 256 1 x 1/ 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BF
57 route 55 -> 38 x 38 x 512
58 conv 256 1 x 1/ 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BF
59 conv 256 1 x 1/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 256 0.189 BF
60 conv 256 3 x 3/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 256 1.703 BF
61 Shortcut Layer: 58, wt = 0, wn = 0, outputs: 38 x 38 x 256 0.000 BF
62 conv 256 1 x 1/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 256 0.189 BF
63 conv 256 3 x 3/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 256 1.703 BF
64 Shortcut Layer: 61, wt = 0, wn = 0, outputs: 38 x 38 x 256 0.000 BF
65 conv 256 1 x 1/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 256 0.189 BF
66 conv 256 3 x 3/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 256 1.703 BF
67 Shortcut Layer: 64, wt = 0, wn = 0, outputs: 38 x 38 x 256 0.000 BF
68 conv 256 1 x 1/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 256 0.189 BF
69 conv 256 3 x 3/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 256 1.703 BF
70 Shortcut Layer: 67, wt = 0, wn = 0, outputs: 38 x 38 x 256 0.000 BF
71 conv 256 1 x 1/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 256 0.189 BF
72 conv 256 3 x 3/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 256 1.703 BF
73 Shortcut Layer: 70, wt = 0, wn = 0, outputs: 38 x 38 x 256 0.000 BF
74 conv 256 1 x 1/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 256 0.189 BF
75 conv 256 3 x 3/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 256 1.703 BF
76 Shortcut Layer: 73, wt = 0, wn = 0, outputs: 38 x 38 x 256 0.000 BF
77 conv 256 1 x 1/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 256 0.189 BF
78 conv 256 3 x 3/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 256 1.703 BF
79 Shortcut Layer: 76, wt = 0, wn = 0, outputs: 38 x 38 x 256 0.000 BF
80 conv 256 1 x 1/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 256 0.189 BF
81 conv 256 3 x 3/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 256 1.703 BF
82 Shortcut Layer: 79, wt = 0, wn = 0, outputs: 38 x 38 x 256 0.000 BF
83 conv 256 1 x 1/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 256 0.189 BF
84 route 83 56 -> 38 x 38 x 512
85 conv 512 1 x 1/ 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 512 0.757 BF
86 conv 1024 3 x 3/ 2 38 x 38 x 512 -> 19 x 19 x1024 3.407 BF
87 conv 512 1 x 1/ 1 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x 512 0.379 BF
88 route 86 -> 19 x 19 x1024
89 conv 512 1 x 1/ 1 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x 512 0.379 BF
90 conv 512 1 x 1/ 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x 512 0.189 BF
91 conv 512 3 x 3/ 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x 512 1.703 BF
92 Shortcut Layer: 89, wt = 0, wn = 0, outputs: 19 x 19 x 512 0.000 BF
93 conv 512 1 x 1/ 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x 512 0.189 BF
94 conv 512 3 x 3/ 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x 512 1.703 BF
95 Shortcut Layer: 92, wt = 0, wn = 0, outputs: 19 x 19 x 512 0.000 BF
96 conv 512 1 x 1/ 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x 512 0.189 BF
97 conv 512 3 x 3/ 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x 512 1.703 BF
98 Shortcut Layer: 95, wt = 0, wn = 0, outputs: 19 x 19 x 512 0.000 BF
99 conv 512 1 x 1/ 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x 512 0.189 BF
100 conv 512 3 x 3/ 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x 512 1.703 BF
101 Shortcut Layer: 98, wt = 0, wn = 0, outputs: 19 x 19 x 512 0.000 BF
102 conv 512 1 x 1/ 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x 512 0.189 BF
103 route 102 87 -> 19 x 19 x1024
104 conv 1024 1 x 1/ 1 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x1024 0.757 BF
105 conv 512 1 x 1/ 1 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x 512 0.379 BF
106 conv 1024 3 x 3/ 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x1024 3.407 BF
107 conv 512 1 x 1/ 1 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x 512 0.379 BF
108 max 5x 5/ 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x 512 0.005 BF
109 route 107 -> 19 x 19 x 512
110 max 9x 9/ 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x 512 0.015 BF
111 route 107 -> 19 x 19 x 512
112 max 13x13/ 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x 512 0.031 BF
113 route 112 110 108 107 -> 19 x 19 x2048
114 conv 512 1 x 1/ 1 19 x 19 x2048 -> 19 x 19 x 512 0.757 BF
115 conv 1024 3 x 3/ 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x1024 3.407 BF
116 conv 512 1 x 1/ 1 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x 512 0.379 BF
117 conv 256 1 x 1/ 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x 256 0.095 BF
118 upsample 2x 19 x 19 x 256 -> 38 x 38 x 256
119 route 85 -> 38 x 38 x 512
120 conv 256 1 x 1/ 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BF
121 route 120 118 -> 38 x 38 x 512
122 conv 256 1 x 1/ 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BF
123 conv 512 3 x 3/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 512 3.407 BF
124 conv 256 1 x 1/ 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BF
125 conv 512 3 x 3/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 512 3.407 BF
126 conv 256 1 x 1/ 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BF
127 conv 128 1 x 1/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 128 0.095 BF
128 upsample 2x 38 x 38 x 128 -> 76 x 76 x 128
129 route 54 -> 76 x 76 x 256
130 conv 128 1 x 1/ 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 128 0.379 BF
131 route 130 128 -> 76 x 76 x 256
132 conv 128 1 x 1/ 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 128 0.379 BF
133 conv 256 3 x 3/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 256 3.407 BF
134 conv 128 1 x 1/ 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 128 0.379 BF
135 conv 256 3 x 3/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 256 3.407 BF
136 conv 128 1 x 1/ 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 128 0.379 BF
137 conv 256 3 x 3/ 1 76 x 76 x 128 -> 76 x 76 x 256 3.407 BF
138 conv 255 1 x 1/ 1 76 x 76 x 256 -> 76 x 76 x 255 0.754 BF
139 yolo
[yolo] params: iou loss: ciou (4), iou_norm: 0.07, cls_norm: 1.00, scale_x_y: 1.20
nms_kind: greedynms (1), beta = 0.600000
140 route 136 -> 76 x 76 x 128
141 conv 256 3 x 3/ 2 76 x 76 x 128 -> 38 x 38 x 256 0.852 BF
142 route 141 126 -> 38 x 38 x 512
143 conv 256 1 x 1/ 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BF
144 conv 512 3 x 3/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 512 3.407 BF
145 conv 256 1 x 1/ 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BF
146 conv 512 3 x 3/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 512 3.407 BF
147 conv 256 1 x 1/ 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 256 0.379 BF
148 conv 512 3 x 3/ 1 38 x 38 x 256 -> 38 x 38 x 512 3.407 BF
149 conv 255 1 x 1/ 1 38 x 38 x 512 -> 38 x 38 x 255 0.377 BF
150 yolo
[yolo] params: iou loss: ciou (4), iou_norm: 0.07, cls_norm: 1.00, scale_x_y: 1.10
nms_kind: greedynms (1), beta = 0.600000
151 route 147 -> 38 x 38 x 256
152 conv 512 3 x 3/ 2 38 x 38 x 256 -> 19 x 19 x 512 0.852 BF
153 route 152 116 -> 19 x 19 x1024
154 conv 512 1 x 1/ 1 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x 512 0.379 BF
155 conv 1024 3 x 3/ 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x1024 3.407 BF
156 conv 512 1 x 1/ 1 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x 512 0.379 BF
157 conv 1024 3 x 3/ 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x1024 3.407 BF
158 conv 512 1 x 1/ 1 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x 512 0.379 BF
159 conv 1024 3 x 3/ 1 19 x 19 x 512 -> 19 x 19 x1024 3.407 BF
160 conv 255 1 x 1/ 1 19 x 19 x1024 -> 19 x 19 x 255 0.189 BF
161 yolo
[yolo] params: iou loss: ciou (4), iou_norm: 0.07, cls_norm: 1.00, scale_x_y: 1.05
nms_kind: greedynms (1), beta = 0.600000
Total BFLOPS 128.459
avg_outputs = 1068395
Loading weights from yolov4.weights...
seen 64, trained: 32032 K-images (500 Kilo-batches_64)
Done! Loaded 162 layers from weights-file
Learning Rate: 0.0013, Momentum: 0.949, Decay: 0.0005
If error occurs - run training with flag: -dont_show
Saving weights to backup//yolov4_final.weights
Create 6 permanent cpu-threads
结果在darknet\build\darknet\x64\backup目录，生成一个yolov4_final.weights。
训练很快就完成了。这是因为初始权重文件yolov4.weights，已经是根据上述数据训练的，迭代终止条件立即满足。可以认为：yolov4_final.weights和yolov4.weights是相同的。
至此，基本的模型训练体验完毕。下面的工作，是结合实际应用来实现自己的模型训练。
3、训练自己的模型
3.1、建立自己的VOC目录结构
构造基本的VOC目录结构：Annotations、JPEGImages以及ImageSets/Main。
为了简单起见，仍可使用voc_label.py文件，我按如下方式构造目录：
#在VOCdevkit目录下创建VOC2020
darknet\build\darknet\x64\data\voc\VOCdevkit\VOC2020
#创建三个基本子目录
darknet\build\darknet\x64\data\voc\VOCdevkit\VOC2020\Annotations
darknet\build\darknet\x64\data\voc\VOCdevkit\VOC2020\JPEGImages
darknet\build\darknet\x64\data\voc\VOCdevkit\VOC2020\ImageSets
#ImageSets目录再创建Main子目录
darknet\build\darknet\x64\data\voc\VOCdevkit\VOC2020\ImageSets\Main
（下列所有修改，应该先备份一下原文件）
修改voc_label.py文件：
sets=[('2020', 'train'), ('2020', 'val'),('2020', 'trainval'),('2020', 'test')]
修改darknet\build\darknet\x64\data目录下的voc.data文件的对应行：
train = data/voc/2020_train.txt
valid = data/voc/2020_val.txt
3.2、设置自己的分类
关于分类，网上资料显示，VOC数据集分类最大20个，COCO数据集最大80个，这个最大分类数可以调整为自己需要的数值，当然分类很多时，需要使用YOLO9000模型。
参考了下列资料：
《一文看懂YOLO v3》（https://zhuanlan.zhihu.com/p/60944510）；
《YOLO_V3 原理以及训练说明》 (https://blog.csdn.net/qq_31511955/article/details/87917308)；
《YOLOv3训练自己的数据》 (https://www.jianshu.com/p/2f1608a4459b)；
《每一步超详细！制作自己的voc数据集并通过yolov3训练》（https://blog.csdn.net/qq_34806812/article/details/81673798）
《一文详解YOLO 2与YOLO 9000目标检测系统| 分享总结》（https://baijiahao.baidu.com/s?id=1576943106747207357&wfr=spider&for=pc）。
假设自己的分类数为[n]，则需要修改之处有：
1）修改darknet\build\darknet\x64\data\voc.names
将自己的[n]个分类标签输入，每个分类一行。
2）修改darknet\build\darknet\x64\data\voc.data
classes= 20 ==> classes= [n]
3）修改darknet\build\darknet\x64\cfg\yolov4.cfg
[yolo]标签下：
classes=80 ==> classes= [n]
[yolo]标签前面的一个[convolutional]标签：
filters=255 ==> filters=([n]+5)*3
3.3、标注自己的数据
使用labelImg工具来进行标注工作，参见《windows下使用labelImg标注图像》（https://blog.csdn.net/python_pycharm/article/details/85338801）。
这是一个费时的工作。
图片放置在JPEGImages目录下，最好按编号命名。对应的labelImg生成的标注文件，放入Annotations目录下，命名与图片文件名一致。
然后，生成ImageSets/Main下的文件。网上有makeTxt.py文件，生成train,val,test,trainval文件，参见：https://blog.csdn.net/public669/article/details/98020800）。
但我发现这是相当于执行了voc_label.py后，生成的文件。暂时可以用这个方法。
问题：
目前VOC2012/ImageSets/Main目录下的文件形式，是按类型分的。如car这个分类，有下列文件：
car_train.txt
car_val.txt
car_trainval.txt
考虑到后续处理的需要，需要一个新的处理python脚本。基本思路是：扫描分类文件voc.names，针对每一个分类，扫描Annotations中的文件，检测是否包含这个分类的对象，设置[flag]为1或-1，加入这个分类的list对象，最后再打散，生成各个分类的train,val,test,trainval文件。
3.4、后续工作
类似于2.3和2.4步，执行训练即可。我目前还没有开始具体应用分类试验，暂时先进行到此。
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