【源码】基于Python的液压吊车目标检测联邦学习项目

项目简介

本项目为电力人工智能数据竞赛—液压吊车目标检测赛道的基准模型，包含智源联邦学习框架简化版本（真实版本将以论文形式发布）、智源整理标注的初赛吊车数据集，以及基于YOLOv3模型完成的实验。

项目的主要特性和功能

1. 采用智源联邦学习框架，实现分布式训练与模型更新，增强模型泛化能力。
2. 运用数据预处理（填充、缩放等）和数据增强技术，提高模型训练效率和性能。
3. 使用YOLOv3模型进行目标检测，支持在本地数据集上进行联邦训练，并在验证集和测试集上进行模型评估。
4. 提供模型检测功能，将检测结果保存为JSON文件，方便后续处理和分析。

安装使用步骤

环境准备

确保安装项目所需的Python环境及依赖库，使用以下命令安装依赖： bash pip install -r requirements.txt

数据集准备

1. 下载初赛吊车数据集，并放置在相应目录。
2. 修改preliminary_contest_crane_federal.data文件中的数据路径，确保路径正确。

模型训练

1. 进入baai-client/service/federated/config/preliminary_contest_crane_federal目录。
2. 生成YOLOv3模型的cfg文件： bash bash create_preliminary_contest_crane_federal_model.sh 1
3. 修改project_conf.py文件中的host和port配置。
4. 配置参数，特别是data_config、model_def、server_ip、server_port、client_ip、client_port。
5. 启动智源联邦学习客户端： bash python main.py

模型评估与检测

1. 使用训练好的模型在测试集上进行评估与检测。
2. 检测结果将保存为JSON文件，便于后续处理和分析。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】