【源码】基于Detectron2框架的YOLOT目标检测系统

项目简介

YOLOT是一个基于YOLO算法的目标检测项目，结合了Detectron2框架的强大功能，提供了高效、灵活的目标检测解决方案。该项目支持多GPU训练、灵活的配置系统以及丰富的可视化工具，适用于各种目标检测任务。

项目的主要特性和功能

• 基于Detectron2框架：利用Detectron2的高效性和扩展性，支持快速模型训练和推理。
• 多GPU训练支持：支持多GPU并行训练，显著提升训练效率。
• 灵活的配置系统：通过配置文件管理模型和训练过程的各项参数，便于自定义和扩展。
• 预训练模型支持：提供预训练模型，用户可以直接使用或在此基础上进行微调。
• COCO数据集支持：支持COCO数据集的训练和测试，便于用户快速上手。

安装使用步骤

1. 环境准备

• 操作系统：Windows 10或以上
• Python版本：≥ 3.7（建议使用Python 3.9.7）
• PyTorch版本：≥ 1.8（需支持CUDA）
• CUDA版本：≥ 11.1（建议与PyTorch版本匹配）
• gcc & g++：≥ 5.4
• Microsoft C++：≥ 14.0

2. 安装依赖

1. 安装PyTorch：根据CUDA版本选择合适的PyTorch版本并安装： bash pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
2. 安装gcc和g++：下载并安装MinGW，确保gcc和g++版本符合要求。
3. 安装Microsoft C++ Build Tools：下载并安装Visual Studio Build Tools，确保C++环境配置正确。
4. 安装Detectron2：通过相应命令安装（文档未给出完整命令）。
5. 安装mish-cuda和YOLOT：复制YOLOT源码并安装mish-cuda： bash cd YOLOF cd mish-cuda python setup.py build install cd .. python setup.py develop

3. 准备数据集和预训练模型

1. 下载COCO数据集：在datasets目录下创建coco文件夹，并下载COCO 2017数据集： bash http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip 解压并放置到coco文件夹中。
2. 下载预训练模型：在pretrained_models目录下放置预训练模型文件。

4. 训练和测试

1. 训练模型：使用以下命令进行训练： bash python ./tools/train_net.py --num-gpus 1 --config-file ./configs/yolof_R_50_C5_1x.yaml 根据GPU数量调整--num-gpus参数。
2. 测试模型：使用以下命令进行测试： bash python ./tools/train_net.py --num-gpus 1 --config-file ./configs/yolof_R_50_C5_1x.yaml --eval-only MODEL.WEIGHTS /path/to/checkpoint_file

5. 常见问题

• GPU内存不足：调整IMS_PER_BATCH参数，减小batch size。
• 索引值所在设备不匹配：确保所有张量在GPU上运行。
• 学习率过大：调整BASE_LR参数，降低学习率。

下载地址

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