构建YOLOv4容器应用在自定义数据集上 

FROM nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu18.04
LABEL maintainer="wang-junjian@qq.com"

#auto install tzdata(opencv depend)
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

RUN apt-get update && apt-get install -y \
    git wget nano \
    libopencv-dev python3-opencv \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

#set your localtime
RUN ln -fs /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime

WORKDIR /
// ...
  • 构建容器
docker build -t darknet:latest-gpu-yolov4 .
  • 训练的样本：train.txt
images/IMG_9255.JPG
images/IMG_9266.JPG
images/IMG_9280.JPG
  • 验证的样本：valid.txt
images/IMG_9263.JPG
  • 标注类型：voc.names
close
open
目标检测DarknetYOLOv4Docker深度学习计算机视觉

使用Detectron在自定义数据集上训练MaskRCNN

  1. 修改网络配置文件
nano /detectron/project/12_2017_baselines/e2e_mask_rcnn_R-101-FPN_2x.yaml

MODEL:
  TYPE: generalized_rcnn
  CONV_BODY: FPN.add_fpn_ResNet101_conv5_body
  NUM_CLASSES: 2
  FASTER_RCNN: True
  MASK_ON: True
NUM_GPUS: 1
SOLVER:
  WEIGHT_DECAY: 0.0001
  LR_POLICY: steps_with_decay
  BASE_LR: 0.002
  GAMMA: 0.1
  MAX_ITER: 4000
  STEPS: [0, 3000, 4000]
FPN:
  FPN_ON: True
  MULTILEVEL_ROIS: True
  MULTILEVEL_RPN: True
FAST_RCNN:
  ROI_BOX_HEAD: fast_rcnn_heads.add_roi_2mlp_head
  ROI_XFORM_METHOD: RoIAlign
  ROI_XFORM_RESOLUTION: 7
  ROI_XFORM_SAMPLING_RATIO: 2
MRCNN:
  ROI_MASK_HEAD: mask_rcnn_heads.mask_rcnn_fcn_head_v1up4convs
  RESOLUTION: 28  # (output mask resolution) default 14
  ROI_XFORM_METHOD: RoIAlign
  ROI_XFORM_RESOLUTION: 14  # default 7
  ROI_XFORM_SAMPLING_RATIO: 2  # default 0
  DILATION: 1  # default 2
  CONV_INIT: MSRAFill  # default GaussianFill
TRAIN:
  WEIGHTS: https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron/ImageNetPretrained/MSRA/R-101.pkl
  DATASETS: ('coco_helmet_train', 'coco_helmet_val')
  SCALES: (800,)
  MAX_SIZE: 1333
  BATCH_SIZE_PER_IM: 512
  RPN_PRE_NMS_TOP_N: 2000  # Per FPN level
TEST:
  DATASETS: ('coco_2014_minival',)
  SCALE: 800
  MAX_SIZE: 1333
  NMS: 0.5
  RPN_PRE_NMS_TOP_N: 1000  # Per FPN level
  RPN_POST_NMS_TOP_N: 1000
OUTPUT_DIR: .
目标检测DetectronMaskRCNN实例分割Docker深度学习

基于Darknet框架的YOLOv3算法开发的模型训练和部署的容器化产品

  • 举例：这里以platen-switch为例
    platen-switch/
├── cfg
│   └── voc.names
├── images
│   ├── IMG_9255.JPG
│   ├── IMG_9263.JPG
│   ├── IMG_9266.JPG
│   └── IMG_9280.JPG
├── labels
│   ├── IMG_9255.txt
│   ├── IMG_9263.txt
│   ├── IMG_9266.txt
│   └── IMG_9280.txt
└── test
├── IMG_9256.JPG
└── IMG_9271.JPG
  1. 运行darknet容器
    • 将工程目录作为挂载点绑定到容器
    # 使用您的工程绝对路径设置变量 project_dir
$ project_dir='/home/wjunjian/github/gouchicao/darknet/model-zoo/platen-switch'
$ sudo docker run --runtime=nvidia -it --name=darknet \
    --volume=$project_dir:/darknet/project \
    gouchicao/darknet:latest-gpu

创建工程，用于模型训练 创建工程，自动生成训练前需要的数据 $ python3 create_project

目标检测DarknetYOLOv3Docker模型部署容器化

使用Darknet在自定义数据集上训练YOLOv3

  • 训练的样本：train.txt
yolos/IMG_9255.JPG
yolos/IMG_9266.JPG
yolos/IMG_9280.JPG
  • 验证的样本：valid.txt
yolos/IMG_9263.JPG
  • 标注类型：voc.names
close
open
  • 配置文件：voc.data
classes= 2
train  = cfg/train.txt
valid  = cfg/valid.txt
names = cfg/voc.names
backup = backup
  • 修改YOLO神经网络文件：yolov3.cfg
603行：filters=21    # (classes + 5)*3
610行：classes=2
689行：filters=21
696行：classes=2
776行：filters=21
783行：classes=2
  • 使用LabelImg标注图像样本集
# python3 labelImg.py [图像目录] [标注名字文件] [标注目录]
python3 labelImg.py open-close/yolos/ open-close/cfg/yolo.names
  • 下载基于imagenet的预训练模型 darknet53.conv.74
wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74
目标检测DarknetYOLOv3深度学习计算机视觉

开启SSH服务

  • 安装、卸载SSH服务
sudo apt-get install openssh-server
sudo apt-get remove openssh-server
  • 启动、停止、重启SSH服务
sudo service ssh start
sudo service ssh stop
sudo service ssh restart
  • 查询SSH服务状态
service ssh status
  • 配置文件（更改配置需要重启SSH服务）
sudo vi /etc/ssh/sshd_config
  • 连接SSH服务
ssh username@ip -p 22
  • 设置、移除SSH服务开机自启动
sudo update-rc.d ssh defaults
sudo update-rc.d ssh remove
  • 查看SSH服务设置的自启动
ls /etc/rc*
......
......
ls -l /etc/rc2.d/S02ssh
    lrwxrwxrwx 1 root root 13 12月 25 16:33 /etc/rc2.d/S02ssh -> ../init.d/ssh
SSHUbuntuLinux远程连接

macOS实践

  • 拍摄屏幕快照
Command+Shift+5             随意截取或者录制窗口的图像和视频
Command+Shift+3             将屏幕捕捉到文件
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  • 查找指定目录下（包含子目录）所有的指定名字的文件，可以使用通配符（? *）
$ find . -name '.DS_Store'
$ find . -name '.DS_*'
$ find . -name '.DS_Stor?'

./.DS_Store
./test/.DS_Store
./images/.DS_Store
  • 删除指定目录下（包含子目录）所有的指定名字的文件
$ find . -name '.DS_Store' -delete
macOS快捷键终端命令Finder技巧