ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测

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2020年9月2日 11时08分

一. 代码下载

代码Github主页:https://github.com/leggedrobotics/darknet_ros

 

下载命令:

mkdir -p catkin_workspace/src
cd catkin_workspace/src
git clone --recursive git@github.com:leggedrobotics/darknet_ros.git
cd ../

 

下载时间可能比较长,请耐心等待…

二. 编译

在ROS工作空间目录下,执行命令:

catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

 

此时会开始编译整个项目,编译完成后会检查{catkin_ws}/darknet_ros/darknet_ros/yolo_network_config/weights文件下有没有yolov2-tiny.weights和yolov3.weights两个模型文件,默认下载好的代码里面为了节省体积是不带这两个模型文件的。因此编译之后会自动开始下载模型文件,此时又是一段漫长的等待时间。

 

如果刚好你之前已经下载好了模型文件,那就好了,在开始编译之前就把模型文件拷贝到上述文件夹下,就不会再次下载了。

三. 运行代码

1. 图像话题发布

因为darknet_ros会直接订阅指定的图像话题名,然后对图像进行检测,绘制检测框,并发布相应的检测话题,因此首先需要找一个能够发布图像话题的ROS包,这里推荐使用ROS官方提供的usb_cam驱动包,可以直接将电脑自带摄像头或连接电脑的USB摄像头采集的图像发布为ROS图像话题。

 

下载摄像头驱动:

sudo apt-get install ros-kinetic-usb-cam

 

然后发布摄像头图像话题:

roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch

 

如果顺利的话应该可以看到实际的图像显示界面。

 

ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测插图

 

2. 运行darknet_ros

 

然后执行darknet_ros进行检测,在运行检测之前需要更改一下配置文件,使得darknet_ros订阅的话题与usb_cam发布的图片话题对应。

 

打开darknet_ros/config/ros.yaml文件,修改:

subscribers:
  camera_reading:
    topic: /camera/rgb/image_raw
    queue_size: 1

 

 

subscribers:
  camera_reading:
    topic: /usb_cam/image_raw
    queue_size: 1

 

回到darknet的工作空间根目录,执行:

 

source devel/setup.bash
roslaunch darknet_ros darknet_ros.launch

 

出现对摄像头采集图像的实时检测结果。

 

ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测插图(1)

ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测插图(2)

 

可以看到检测的结果还是有很大问题的!!

 

我们只需要把预训练集换成YOLO v3的来检测就可以了,更换如下:找到config文件可以看到如下的训练集

 

ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测插图(3)

 

打开launch文件

 

ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测插图(4)

 

修改 darknet_ros.launch

 

arg name="network_param_file"         default="$(find darknet_ros)/config/yolov2-tiny.yaml"/
 
改为
 
arg name="network_param_file"         default="$(find darknet_ros)/config/yolov3.yaml"/

 

如下:

 

ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测插图(5)

 

然后重新启动:

 

roslaunch darknet_ros darknet_ros.launch

 

检测结果如下:

 

ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测插图(6)

 

多来几张结果:

 

ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测插图(7)

ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测插图(8)

ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测插图(9)

 

我们可以看到检测帧数很慢FPS只有:0.1,这里我们需要安装NVIDIA驱动并安装CUDA,来使用GPU加速进行检测,这样的话速度就会快很多,安装步骤会方法如下:(安装步骤在我的另外一片文章:https://blog.csdn.net/qq_42145185/article/details/105793983

 

安装完成之后只需要修改/darknet_ws/src/darknet_ros/darknet文件下的Makefile文件

修改如下:

 

ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测插图(10)

 

完成修改只会只需要到工作空间下进行编译:

$ catkin_make

 

重新运行结果:(可以看到识别速度已经可以达到FPS:11.4了,如果想更快可以把CUDNN安装上,再修改make文件编译之后进行测试)

 

ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测插图(11)

ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测插图(12)

 

后续有时间会尝试制作如何训练自己的训练集并在ROS下进行检测使用,谢谢!

更新!

 

yolov3训练自己的数据集

训练自己的数据集进行测试(链接:https://blog.csdn.net/qq_42145185/article/details/105816128

 

测试结果,本人只是用了18图片迭代训练了500次,测试识别结果并不是很好,框容易框的很大!!!

 

ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测插图(13)

ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测插图(14)

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评论列表(1条)

  • 不太黑 2020年9月8日 上午10:03

    老哥胖了 上次看你博客你还是瘦的