vatic标注视频并进行训练

前提条件：
1.安装了docker
2.我的视频文件地址是videos/1.mp4 存帧文件夹名字为frames
（在后续命令中，应改成自己相应的）

一、vatic安装及启动

1.su root
2.拉取vatic镜像文件

docker pull jldowns/vatic-docker-contrib

3.映射vatic工作文件并运行镜像

docker run -it -p 8080:80 -v $"/home/yms/videos":/home/vagrant/vagrant_data jldowns/vatic-docker-contrib:0.1

注："/home/yms/video1"是放置视频文件的位置，改成自己相应的
4.启动MySQL和Apache服务

 /home/vagrant/start_services.sh

二、vatic标注

5.视频抽帧
vatic默认把每一帧resize到720x480，可以通过width和height指定自己想要的尺寸

cd /home/vagrant/vatic
turkic extract /home/vagrant/vagrant_data/1.mp4 /home/vagrant/vagrant_data/frames/ --width 1920 --height 1080

相应文件夹下生成

6.将帧转为vatic使用格式

turkic load 001 /home/vagrant/vagrant_data/frames/ solid_lines --offline

7.离线发布

turkic publish –offline

8.浏览器中输入地址

http://localhost:8080/?id=1&hitId=offline

进行标注
9.导出标注结果

turkic dump 001 -o /home/vagrant/vagrant_data/c001.txt

10.生成数据集文件
执行converter_xml2.py，修改file_list列表，替换成自己的视频名称。
执行set_train_test.py。
执行voc_label_new.py，修改classes为自己的类别。
11.训练
参考：https://blog.csdn.net/weixin_39298885/article/details/111690284修改配置文件。
Cfg/voc.data classes改成自己的类的数量，其他分别改成自己对应的路径。
Cfg/yolov4-tiny.cfg 主要把两处的classes filters改了
Data/Voc.names 改成自己的类的名字

./darknet partial cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights yolov4-tiny.conv.29 29	# 生成yolov4-tiny.conv.29文件，用于迁移学习
./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.conv.29 -map	# 训练模型
# -map参数可以在训练过程中对测试集计算map并在chart上显示)