【源码】基于PyTorch的YOLO目标检测模型

项目简介

本项目基于PyTorch实现了YOLO（You Only Look Once）目标检测模型。YOLO作为实时目标检测算法，通过单次前向传播就能完成目标检测任务，具备高效、准确的特性。项目提供了完整的模型实现，涵盖训练、预测和评估等功能，适用于多种目标检测场景。

项目的主要特性和功能

1. 支持多GPU并行训练，提高训练效率。
2. 支持Adam和SGD优化器，以及step、cosine等多种学习率下降方法。
3. 内置图片裁剪、翻转等多种数据增强技术，提升模型泛化能力。
4. 支持COCO数据集的mAP评估，提供详细性能指标。
5. 提供预训练权重文件，方便用户快速开启训练或预测。
6. 可根据batch size自动调整学习率，优化训练过程。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保已安装以下依赖： - Python 3.x - PyTorch 1.2.0 或更高版本 - 其他依赖项请参考 requirements.txt

2. 下载项目

通过Git复制项目： bash cd yolo3-pytorch

3. 下载预训练权重和数据集

• 预训练权重文件 yolo_weights.pth 可以从百度云下载，提取码为 6da3。
• VOC数据集可以从百度云下载，提取码为 j5ge。

4. 训练模型

训练VOC数据集

1. 解压VOC数据集并放置在项目根目录。
2. 修改 voc_annotation.py 中的 annotation_mode=2，运行生成 2007_train.txt 和 2007_val.txt。
3. 直接运行 train.py 开始训练。

训练自己的数据集

1. 准备数据集，将标签文件放在 VOCdevkit/VOC2007/Annotation，图片文件放在 VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages。
2. 修改 voc_annotation.py 中的 classes_path，运行生成 2007_train.txt 和 2007_val.txt。
3. 修改 train.py 中的 classes_path，运行开始训练。

5. 预测

使用预训练权重

1. 下载预训练权重并放入 model_data 目录。
2. 运行 predict.py，输入图片路径进行预测。

使用自己训练的权重

1. 修改 yolo.py 中的 model_path 和 classes_path，指向训练好的权重文件和类别文件。
2. 运行 predict.py，输入图片路径进行预测。

6. 评估

评估VOC数据集

1. 修改 yolo.py 中的 model_path 和 classes_path。
2. 运行 get_map.py 进行评估，结果保存在 map_out 文件夹中。

评估自己的数据集

1. 修改 voc_annotation.py 中的 trainval_percent 和 train_percent，划分测试集。
2. 修改 get_map.py 中的 classes_path。
3. 修改 yolo.py 中的 model_path 和 classes_path。
4. 运行 get_map.py 进行评估，结果保存在 map_out 文件夹中。

下载地址

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