【源码】基于Python和PyTorch框架的YOLOv3SPP目标检测模型

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch框架构建的YOLOv3-SPP（Spatial Pyramid Pooling）目标检测系统。YOLOv3-SPP作为YOLOv3的改进版本，通过引入空间金字塔池化（SPP）模块，有效提升了模型对尺度变化目标的检测性能。项目涵盖模型的定义、训练、验证和测试代码，还具备数据集的预处理、转换和评估等功能。

项目的主要特性和功能

• 模型定义：借助PyTorch框架定义并实现YOLOv3-SPP模型，包含基本结构与SPP模块。
• 数据预处理：可对VOC、COCO等常用目标检测数据集进行预处理，如数据集加载、标签转换和增强等。
• 训练：实现模型训练过程，包括模型初始化、数据加载、训练循环设置和损失函数计算。
• 验证与评估：提供模型在验证集上的性能评估功能，可计算mAP（mean Average Precision）等指标。
• 多尺度训练：支持多尺度训练，训练中动态改变输入图像大小，增强模型对不同尺度目标的检测能力。
• 分布式训练：支持分布式训练，能在多个GPU上并行训练模型，加快训练速度。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python 3.6或3.7。
• 安装PyTorch 1.7.1及相应依赖库，如pycocotools、numpy、torchvision等。
• 安装其他依赖库，具体查看requirements.txt文件。

数据集准备

• 准备VOC或COCO格式的目标检测数据集。
• 使用trans_voc2yolo.py脚本将VOC格式的标注数据转换为YOLO格式。
• 按以下目录结构摆放数据集： ├── my_yolo_dataset 自定义数据集根目录 │ ├── train 训练集目录 │ │ ├── images 训练集图像目录 │ │ └── labels 训练集标签目录 │ └── val 验证集目录 │ ├── images 验证集图像目录 │ └── labels 验证集标签目录

生成数据集相关文件

使用calculate_dataset.py脚本生成训练集和验证集的txt文件、my_data.data文件以及新的my_yolov3.cfg文件。

下载预训练权重

从提供的链接下载预训练权重文件，并将其放入weights文件夹中。

模型训练

• 单GPU或CPU训练：直接运行train.py。
• 多GPU训练：运行以下命令： bash python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --use_env train_multi_GPU.py

模型验证与评估

运行validation.py进行模型的验证和评估，查看模型的性能指标。

模型测试

运行predict_test.py进行模型的测试，查看模型的预测结果。

注意：运行脚本前，确保所有依赖库和数据集都已正确安装和摆放，可根据需要修改脚本中的配置文件路径、数据路径等参数。

下载地址

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