【源码】基于PyTorch的YOLOv3目标检测模型

项目简介

本项目借助PyTorch框架实现了YOLOv3目标检测模型，具备模型训练、评估和预测等功能。它基于YOLOv3算法，可对输入的图像开展目标检测，输出目标的位置与类别信息。

项目的主要特性和功能

• 多尺度目标检测：可检测不同尺度的目标。
• 完整流程支持：提供训练、评估和预测等完整的目标检测流程。
• 自定义数据集支持：支持使用自定义数据集进行训练和评估。
• 图像和视频检测：能对图像和视频进行目标检测。
• 可视化工具：提供丰富的可视化工具，可直观展示检测结果。

安装使用步骤

环境准备

安装Python环境和PyTorch框架，确保PyTorch版本为1.2.0。

数据准备

• 准备训练所需的数据集，包含图像和对应的标签文件。
• 下载预训练权重文件yolo_weights.pth，并将其放入model_data目录。

模型训练

• 运行train.py脚本，开始训练模型。
• 训练前，确保标签文件和图像文件已正确放置在VOCdevkit/VOC2007目录下。
• 运行voc2yolo3.py生成对应的txt文件。
• 修改voc_annotation.py中的classes为自己的类别。

模型评估

• 运行get_map.py脚本，计算模型的mAP（mean Average Precision）。
• 确保评估数据集已正确放置在VOCdevkit/VOC2007目录下。

模型预测

• 运行predict.py脚本，对图像或视频进行目标检测。
• 在predict.py中设置模型路径和类别路径，确保其对应训练好的文件。

下载地址

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