【源码】基于飞桨PaddlePaddle的目标检测模型YOLO复现

项目简介

本项目基于飞桨PaddlePaddle框架，复现了目标检测领域的经典论文YOLO（You Only Look Once）。YOLO作为一种端到端的目标检测算法，仅需一次CNN网络计算就能得出预测结果，具备高精度、高效率和高实用性的优势。项目参考了《论文复现指南 - cv版》，并依照第四期飞桨论文复现赛的真题要求，完成了YOLO模型的复现工作。

项目的主要特性和功能

1. 模型结构对齐：借助网络结构代码转换、权重转换和模型组网正确性验证，保证PaddlePaddle与PyTorch模型结构一致。
2. 评估对齐：对验证/测试集数据读取和评估指标进行对齐，确保评估结果相同。
3. 损失函数对齐：定义并验证损失函数，保障训练过程中损失计算的一致性。
4. 反向对齐：对优化器、学习率和反向传播进行对齐，使训练过程中梯度计算一致。
5. 精度对齐：通过训练集数据读取、网络初始化和训练对齐，实现最终训练精度的对齐。

安装使用步骤

环境配置

确保安装以下依赖： - paddlepaddle>=2.2.0 - pytorch>=1.7.1 - reprod_log

复现步骤

1. 前向对齐： shell cd ./checkpoint_1/ cd yolo_paddle/ && python forward_yolo.py cd ../yolo_torch && python forward_yolo.py cd .. python checkpoint_1.py
2. 评估对齐： shell cd ../checkpoint_2/ python test_vocdata.py cd yolo_paddle/ sh run_eval.sh cd ../yolo_torch/ sh run_eval.sh cd .. python checkpoint_2.py
3. 损失函数对齐： shell cd ../checkpoint_3/yolo_paddle/ python loss_train.py cd ../yolo_torch/ python loss_train.py cd .. python checkpoint_3.py
4. 反向对齐： shell cd ../checkpoint_4/yolo_paddle/ python lr_optim_eval.py cd ../yolo_torch/ python optim_lr_eval.py cd .. python test_lr.py cd yolo_paddle/ python bp_train.py cd ../yolo_torch/ python bp_train.py cd .. python checkpoint_4.py
5. 精度对齐： shell cd ../checkpoint_5/yolo_paddle/ sh train.sh sh eval.sh cd .. python checkpoint_5.py

模型预测效果展示

训练完成后，可通过模型预测效果展示来验证模型的准确性。

下载地址

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