常见问题汇总.md · 申肖阳/yolo3-pytorch

该markdown文档里面包含了许多的问题，大家可在这里面查询了之后再去B站询问。

如果在md文档看着不清晰，可以去博客上看[https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/107517428](https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/107517428)，博客上有目录。

# 问题汇总
## 1、下载问题
**问：up主，可以给我发一份代码吗，代码在哪里下载啊？ 
答：Github上的地址就在视频简介里。复制一下就能进去下载了。**

**问：up主，为什么我下载的代码里面，model_data下面没有.pth或者.h5文件？ 
答：我一般会把权值上传到百度网盘，在GITHUB的README里面就能找到。**

**问：up主，为什么我下载的代码提示压缩包损坏？
答：重新去Github下载。**

## 2、数据集问题
**问：up主，XXXX数据集在哪里下载啊？
答：一般数据集的下载地址我会放在README里面，基本上都有，目标检测的数据集我放在了资源汇总帖。**[https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/105123842](https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/105123842)

## 3、GPU利用问题
**问：up主，我好像没有在用gpu进行训练啊，怎么看是不是用了GPU进行训练？
答：查看是否使用GPU进行训练一般使用NVIDIA在命令行的查看命令，如果要看任务管理器的话，请看性能部分GPU的显存是否利用，或者查看任务管理器的Cuda，而非Copy。**
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201013234241524.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc5MTk2NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)
## 4、环境配置问题
**pytorch代码对应的pytorch版本为1.2，博客地址对应**[https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/106037141](https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/106037141)。

**keras代码对应的tensorflow版本为1.13.2，keras版本是2.1.5，博客地址对应**[https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/104702142](https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/104702142)。

**tf2代码对应的tensorflow版本为2.2.0，无需安装keras，博客地址对应**[https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/109161493](https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/109161493)。

**问：为什么我安装了tensorflow-gpu但是却没用利用GPU进行训练呢？
答：确认tensorflow-gpu已经装好，利用pip list查看tensorflow版本，然后查看任务管理器或者利用nvidia命令看看是否使用了gpu进行训练，任务管理器的话要看显存使用情况。**

**问：你的代码某某某版本的tensorflow和pytorch能用嘛？
答：最好按照我推荐的配置，配置教程也有！其它版本的我没有试过！**

**问：up主，为什么我按照你的环境配置后还是不能使用？
答：请把你的GPU、CUDA、CUDNN、TF版本以及PYTORCH版本私聊告诉我。**

**问：出现如下错误**
```python
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\focus\Anaconda3\ana\envs\tensorflow-gpu\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
 from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
File "C:\Users\focus\Anaconda3\ana\envs\tensorflow-gpu\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
  File "C:\Users\focus\Anaconda3\ana\envs\tensorflow-gpu\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
    _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
File "C:\Users\focus\Anaconda3\ana\envs\tensorflow-gpu\lib\imp.py", line 243, in load_modulereturn load_dynamic(name, filename, file)
File "C:\Users\focus\Anaconda3\ana\envs\tensorflow-gpu\lib\imp.py", line 343, in load_dynamic
    return _load(spec)
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。
```
**答：如果没重启过就重启一下，否则重新按照步骤安装，还无法解决则把你的GPU、CUDA、CUDNN、TF版本以及PYTORCH版本私聊告诉我。**
## 5、shape不匹配问题
### a、训练时shape不匹配问题
**问：up主，为什么运行train.py会提示shape不匹配啊？
答：因为你训练的种类和原始的种类不同，网络结构会变化，所以最尾部的shape会有少量不匹配。**
### b、预测时shape不匹配问题
**问：为什么我运行predict.py会提示我说shape不匹配呀。
在Pytorch里面是这样的：**
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200722171631901.png)
在Keras里面是这样的：
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200722171523380.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDc5MTk2NA==,size_16,color_FFFFFF,t_70)

**答：原因主要有仨：
1、在ssd、FasterRCNN里面，可能是train.py里面的num_classes没改。
2、model_path没改。
3、classes_path没改。
请检查清楚了！确定自己所用的model_path和classes_path是对应的！训练的时候用到的num_classes或者classes_path也需要检查！**
## 6、no module问题
**问：为什么提示说no module name utils.utils（no module name nets.yolo、no module name nets.ssd等一系列问题）啊？
答：根目录不对，查查相对目录的概念。查了基本上就明白了。**

**问：为什么提示说no module name matplotlib（no module name PIL）？
答：打开命令行安装就好。pip install matplotlib**

**问：为什么提示说No module named 'torch' ？
答：其实我也真的很想知道为什么会有这个问题……这个pytorch没装是什么情况？一般就俩情况，一个是真的没装，还有一个是装到其它环境了，当前激活的环境不是自己装的环境。**

**问：为什么提示说No module named 'tensorflow' ？
答：同上。**
## 7、显存问题
**问：为什么我运行train.py下面的命令行闪的贼快，还提示OOM啥的？ 
答：爆显存了，可以改小batch_size，如果batch_size=1才能运行的话，那么直接换网络吧，SSD的显存占用率是最小的，建议用SSD；
2G显存：SSD
4G显存：YOLOV3 Faster RCNN
6G显存：YOLOV4 Retinanet M2det Efficientdet等
8G+显存：随便选吧**

**问：为什么提示 RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 52.00 MiB (GPU 0; 15.90 GiB total capacity; 14.85 GiB already allocated; 51.88 MiB free; 15.07 GiB reserved in total by PyTorch)？ 
答：同上**
## 8、训练问题（冻结训练，LOSS问题等）
**问：为什么要冻结训练和解冻训练呀？
答：这是迁移学习的思想，因为神经网络主干特征提取部分所提取到的特征是通用的，我们冻结起来训练可以加快训练效率，也可以防止权值被破坏。**

**问：为什么我的网络不收敛啊，LOSS是XXXX。
答：不同网络的LOSS不同，LOSS只是一个参考指标，用于查看网络是否收敛，而非评价网络好坏，我的yolo代码都没有归一化，所以LOSS值看起来比较高，LOSS的值不重要，重要的是是否在变小，预测是否有效果！**

**问：为什么我的训练效果不好？预测了没有框（框不准）。
答：
1、	数据集过少，小于500的自行考虑增加数据集。
2、	是否解冻训练。
3、	如果是yoloV4可以考虑关闭mosaic，mosaic不适用所有的情况。
4、	网络不适应，比如SSD不适合小目标，因为先验框固定了。
5、	不同网络的LOSS不同，LOSS只是一个参考指标，用于查看网络是否收敛，而非评价网络好坏，我的yolo代码都没有归一化，所以LOSS值看起来比较高，LOSS的值不重要，重要的是是否收敛！
6、	测试不同的模型，确认数据集是好的。
7、	确认自己是否按照步骤去做了，如果比如voc_annotation.py里面的classes是否修改了等。**

**问：我怎么出现了gbk什么的编码错误啊：**
```python
UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xa6 in position 446: illegal multibyte sequence
```
**答：标签和路径不要使用中文，如果一定要使用中文，请注意处理的时候编码的问题，改成打开文件的encoding方式改为utf-8。**

**问：我的图片是xxx*xxx的分辨率的，可以用吗！**
**答：可以用，代码里面会自动进行resize或者数据增强。**

**问：为什么我yolo的loss降到了0.0几了什么都预测不出来？**
**答：yolo系列的loss是降不到这么多的。查看2007_train.txt文件是否有目标信息。**

**问：怎么进行多GPU训练？
答：这个直接百度就好了，实现并不复杂。**
## 9、灰度图问题
**问：能不能训练灰度图（预测灰度图）啊？
答：我的大多数库会将灰度图转化成RGB进行训练和预测，如果遇到代码不能训练或者预测灰度图的情况，可以尝试一下在get_random_data里面将Image.open后的结果转换成RGB，预测的时候也这样试试。（仅供参考）**

## 10、断点续练问题
**问：我已经训练过几个世代了，能不能从这个基础上继续开始训练
答：可以，你在训练前，和载入预训练权重一样载入训练过的权重就行了。一般训练好的权重会保存在logs文件夹里面，将model_path修改成你要开始的权值的路径即可。**

## 11、预训练权重的问题
**问：如果我要训练其它的数据集，预训练权重要怎么办啊？**
**答：还是查查迁移学习吧，就是同一个思想，用原来的就行。**

**问：up，我修改了网络，预训练权重还能用吗？
答：修改了主干的话，如果不是用的现有的网络，基本上预训练权重是不能用的，要么就自己判断权值里卷积核的shape然后自己匹配，要么只能自己预训练去了；修改了后半部分的话，前半部分的主干部分的预训练权重还是可以用的，如果是pytorch代码的话，需要自己修改一下载入权值的方式，判断shape后载入，如果是keras代码，直接by_name=True,skip_mismatch=True即可。**
权值匹配的方式可以参考如下：
```python
# 加快模型训练的效率
print('Loading weights into state dict...')
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model_dict = model.state_dict()
pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location=device)
a = {}
for k, v in pretrained_dict.items():
    try:    
        if np.shape(model_dict[k]) ==  np.shape(v):
            a[k]=v
    except:
        pass
model_dict.update(a)
model.load_state_dict(model_dict)
print('Finished!')
```

**问：我要怎么不使用预训练权重啊？
答：把载入预训练权重的代码注释了就行。**

**问：为什么我不使用预训练权重效果这么差啊？
答：因为随机初始化的权值不好，提取的特征不好，也就导致了模型训练的效果不好，voc07+12、coco+voc07+12效果都不一样，预训练权重还是非常重要的。**

## 12、交流群问题
**问：up，有没有QQ群啥的呢？
答：没有没有，我没有时间管理QQ群……**

## 13、视频检测问题与摄像头检测问题
**问：怎么用摄像头检测呀？
答：基本上所有目标检测库都有video.py可以进行摄像头检测，也有视频详细解释了摄像头检测的思路。**

**问：怎么用视频检测呀？
答：同上**

## 14、保存问题
**问：检测完的图片怎么保存？
答：一般目标检测用的是Image，所以查询一下PIL库的Image如何进行保存。如果有些库用的是cv2，那就是查一下cv2怎么保存图片**

**问：怎么用视频保存呀？
答：直接百度查，cv2如何保存图片**

## 15、遍历问题
**问：如何对一个文件夹的图片进行遍历？
答：一般使用os.listdir先找出文件夹里面的所有图片，然后根据predict.py文件里面的执行思路检测图片就行了。**

**问：如何对一个文件夹的图片进行遍历？并且保存。
答：遍历的话一般使用os.listdir先找出文件夹里面的所有图片，然后根据predict.py文件里面的执行思路检测图片就行了。保存的话一般目标检测用的是Image，所以查询一下PIL库的Image如何进行保存。如果有些库用的是cv2，那就是查一下cv2怎么保存图片**

## 16、路径问题
**问：我怎么出现了这样的错误呀：**
```python
FileNotFoundError: 【Errno 2】 No such file or directory
……………………………………
……………………………………
```
**答：去检查一下文件夹路径，查看是否有对应文件；并且检查一下2007_train.txt，其中文件路径是否有错。**
关于路径有几个重要的点：
**文件夹名称中一定不要有空格。
注意相对路径和绝对路径。
多百度路径相关的知识。**

**所有的路径问题基本上都是根目录问题，好好查一下相对目录的概念！**
## 17、和原版比较问题
**问：你这个代码和原版比怎么样，可以达到原版的效果么？
答：基本上可以达到，我都用voc数据测过，我没有好显卡，没有能力在coco上测试与训练。**

**问：你有没有实现yolov4所有的tricks，和原版差距多少？
答：并没有实现全部的改进部分，由于YOLOV4使用的改进实在太多了，很难完全实现与列出来，这里只列出来了一些我比较感兴趣，而且非常有效的改进。论文中提到的SAM（注意力机制模块），作者自己的源码也没有使用。还有其它很多的tricks，不是所有的tricks都有提升，我也没法实现全部的tricks。至于和原版的比较，我没有能力训练coco数据集，根据使用过的同学反应差距不大。**
## 18、FPS问题（检测速度问题）
**问：你这个FPS可以到达多少，可以到 XX FPS么？
答：FPS和机子的配置有关，配置高就快，配置低就慢。**

**问：为什么我用服务器去测试yolov4（or others）的FPS只有十几？
答：检查是否正确安装了tensorflow-gpu或者pytorch的gpu版本，如果已经正确安装，可以去利用time.time()的方法查看detect_image里面，哪一段代码耗时更长（不仅只有网络耗时长，其它处理部分也会耗时，如绘图等）。**

**问：为什么论文中说速度可以达到XX，但是这里却没有？
答：检查是否正确安装了tensorflow-gpu或者pytorch的gpu版本，如果已经正确安装，可以去利用time.time()的方法查看detect_image里面，哪一段代码耗时更长（不仅只有网络耗时长，其它处理部分也会耗时，如绘图等）。有些论文还会使用多batch进行预测，我并没有去实现这个部分。**

## 19、预测图片不显示问题
**问：为什么你的代码在预测完成后不显示图片？只是在命令行告诉我有什么目标。
答：给系统安装一个图片查看器就行了。**

## 20、算法评价问题（目标检测的map、PR曲线、Recall、Precision等）
**问：怎么计算map？
答：看map视频，都一个流程。**

**问：计算map的时候，get_map.py里面有一个MINOVERLAP是什么用的，是iou吗？
答：是iou，它的作用是判断预测框和真实框的重合成度，如果重合程度大于MINOVERLAP，则预测正确。**

**问：为什么get_map.py里面的self.confidence（self.score）要设置的那么小？
答：看一下map的视频的原理部分，要知道所有的结果然后再进行pr曲线的绘制。**

**问：能不能说说怎么绘制PR曲线啥的呀。
答：可以看mAP视频，结果里面有PR曲线。**

**问：怎么计算Recall、Precision指标。
答：这俩指标应该是相对于特定的置信度的，如果是要绘制Recall、Precision关于confidence的曲线的话，这代码我还没有去实现过…**

## 21、coco数据集训练问题
**问：目标检测怎么训练COCO数据集啊？。
答：coco数据训练所需要的txt文件可以参考qqwweee的yolo3的库，格式都是一样的。**

## 22、怎么学习的问题
**问：up，你的学习路线怎么样的？我是个小白我要怎么学？
答：这里有几点需要注意哈
1、我不是高手，很多东西我也不会，我的学习路线也不一定适用所有人。
2、我实验室不做深度学习，所以我很多东西都是自学，自己摸索，正确与否我也不知道。
3、我个人觉得学习更靠自学**
学习路线的话，我是先学习了莫烦的python教程，从tensorflow、keras、pytorch入门，入门完之后学的SSD，YOLO，然后了解了很多经典的卷积网，后面就开始学很多不同的代码了，我的学习方法就是一行一行的看，了解整个代码的执行流程，特征层的shape变化等，花了很多时间也没有什么捷径，就是要花时间吧。

## 23、模型优化（模型修改）问题
**问：up，YOLO系列使用Focal LOSS的代码你有吗，有提升吗？
答：很多人试过，提升效果也不大（甚至变的更Low），它自己有自己的正负样本的平衡方式。**

## 25、cuda安装失败问题
一般cuda安装前需要安装Visual Studio，装个2017版本即可。

## 26、Ubuntu系统问题
**所有代码在Ubuntu下可以使用，我两个系统都试过。**

## 27、VSCODE问题
**问：为什么在VSCODE里面提示一大堆的错误啊？
答：我也提示一大堆的错误，但是不影响，是VSCODE的问题，如果不想看错误的话就装Pycharm。**

## 28、使用cpu进行训练与预测的问题
**对于keras和tf2的代码而言，如果想用cpu进行训练和预测，直接装cpu版本的tensorflow就可以了。**

**对于pytorch的代码而言，如果想用cpu进行训练和预测，需要将cuda=True修改成cuda=False。Pytorch当中的Faster rcnn最好还是有gpu，因为使用了cupy，如果想不用gpu的话需要自己去查查如何使用没有gpu的cupy啥的。**

## 29、其它问题
**问：为什么提示TypeError: cat() got an unexpected keyword argument 'axis'，Traceback (most recent call last)，AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'bool'？
答：这是版本问题，建议使用torch1.2以上版本**

**其它有很多稀奇古怪的问题，很多是版本问题，建议按照我的视频教程安装Keras和tensorflow。比如装的是tensorflow2，就不用问我说为什么我没法运行Keras-yolo啥的。那是必然不行的。**

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