【源码】基于Python的YOLOv7改进模型项目

项目简介

本项目是对YOLOv7模型的改进，致力于提升目标检测性能。通过引入加性特征融合注意力机制和动态Inner - CIOU损失函数，显著提高了目标检测的准确性。项目提供了训练、测试、数据预处理、模型导出以及日志记录等一系列工具。

项目的主要特性和功能

1. 模型改进
   • 加性特征融合注意力机制，增强特征表达能力。
   • 动态Inner - CIOU损失函数，优化边界框回归精度。
2. 数据预处理：具备数据加载、增强、分割等功能，用于准备训练和测试数据。
3. 模型训练
   • 支持单GPU和多GPU分布式训练。
   • 可加载模型权重和配置。
4. 模型评估
   • 计算mAP等性能指标。
   • 可视化检测结果。
5. 模型导出：支持将训练好的模型导出为ONNX等多种格式，便于在不同平台和设备使用。
6. 日志记录：使用Weights & Biases（wandb）工具记录训练过程，方便后续分析和比较实验效果。

安装使用步骤

环境搭建

安装Python环境和PyTorch库，以及必要的依赖库。

数据准备

准备训练和测试数据集，确保数据格式符合项目要求。

模型训练

运行训练脚本，根据需求调整超参数和配置。

模型评估

使用提供的评估工具计算模型性能指标，并可视化检测结果。

模型导出

根据需要导出模型为ONNX等格式，并在不同平台或设备上测试模型性能。

日志记录

使用wandb工具记录训练过程，便于后续分析和比较。

注：以上步骤假设用户已下载本项目的源码文件，并按项目需求完成环境搭建和数据准备，实际使用中可能需根据具体情况调整安装步骤和配置参数。

下载地址

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