小前言:

今天放學，緊接著是國慶連假，搭火車後回到家跟家人聊聊天，到了晚上才想到還沒完成鐵人賽的文章，先前安裝好的環境放在宿舍的電腦裡面，因此臨時趕快將我的筆電也安裝好YOLOv3以及YOLOv4的環境，來進行今天的實作。
因為發文時間比較趕，先以飛機機身缺陷偵測資料集為例。

硬體

• 筆電的GPU: NVIDIA GeForce RTX 2060
• 記憶體: 8G
• CUDA: 10.1
• CUDNN: cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32

預先準備

• 檢查資料集內容已分好train跟valid，所以我們可以直接創立train.txt以及valid.txt
  1. 在資料集同樣位置創立一個python檔用於讀取資料集內容並輸出txt檔

         #輸出train以及val的list
         import os
         import pandas as pd
         from os import path
         #train的位置
         train_src = "./aircraft_fuselage_yolo/images/train/"
         #valid的位置
         val_src = "./aircraft_fuselage_yolo/images/val/"
         def filename_csv(file,name):
             filename=[]
             #讀取資料夾內容
             for x in os.listdir(file):
                 filename.append(os.path.basename(x))
             #寫入txt
             with open(name+'.txt','w',newline='') as file:
                 for item in filename:
                     file.write('./yolodata/'+str(item)+'\n')
             return 0
         filename_csv(train_src,'train')
         filename_csv(val_src,'valid')
         print('Finish')
     

  2. 將原本的cfg資料夾命名成cfg_origin，並創建一個空的名稱為cfg的資料夾，再創一個yolodata的資料夾。
  3. 並利用剛剛寫好的python檔執行後，將創立好的train.txt以及valid.txt放進去cfg資料夾中
  4. 將train以及valid的影像及標註檔全部放進去yolodata資料夾中。
  5. 複製cfg_origin資料夾中的coco.data以及coco.name檔案到cfg資料夾中，並改名為obj.data以及obj.name。
  6. 打開cfg資料夾的obj.data檔案，該檔案為類別的名稱，清空裡面的內容，改成下面內容，該內容從資料集附的Classes.txt得到，內容順序由上到下分別對應標註檔的類別:'0'、'1'、'2'、'3'。

     scratch
     paint_peel
     rust
     rivet_damage
     

目前還有obj.data以及模型的cfg檔還沒設定，因為發文時間關係，所以今天先完成到這個步驟，其他剩餘的步驟留到明天的文章進行說明。