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项目简介
本项目是基于PyTorch框架构建的YOLOv3模型，主要用于在图像和视频中检测速度丘。可实现单张图像和整个视频上的实时目标检测，检测对象包含速度丘、速度丘标志等。
项目的主要特性和功能
- 实时目标检测：借助YOLOv3算法，实现速度丘的实时检测。
- 多类别检测：能检测不同类型的速度丘，如橡胶减速丘和减速标志等。
- 视频处理：支持对视频文件逐帧处理，并实时显示检测结果。
- FPS测试：提供FPS测试功能，评估模型批量处理时的速度。
- 数据增强：运用数据增强技术增加训练数据多样性，提升模型泛化能力。
- 自定义配置：支持自定义配置，如调整先验框尺寸、类别数量等。
安装使用步骤
环境准备
- 确保安装Python、PyTorch及相关依赖库。
- 安装CUDA 11.0以支持GPU加速。
数据准备
- 从Google Drive下载训练所需图像集，存于项目根目录的
VOCdevkit文件夹。 - 下载YOLOv3预训练模型，存于
model_data文件夹。 - 在
model_data文件夹创建包含目标物体标签名称的npustspeedbump.txt文件。
数据标注
- 在终端启动包含PyTorch 1.7的虚拟环境。
- 使用
voc_annotation.py脚本生成包含图像路径和对应物体坐标文件的训练集、测试集和验证集。
模型训练
- 修改
train.py中的配置参数，如model_path、annotation_path等。 - 在终端运行
python train.py开始训练模型。 - 训练完成后，模型保存于
logs文件夹。
模型测试
- 使用
predict.py脚本对单张图像进行检测。 - 使用
video.py脚本对视频文件逐帧检测，并保存检测结果。 - 使用
FPS_test.py脚本测试模型的FPS性能。
结果分析
- 使用
get_dr_txt.py和get_map_05.py脚本生成检测结果的评估指标，如AP、F1 - score、recall、precision等。 - 分析结果并保存到CSV文件。
注意：使用前确保所有文件和目录结构正确，根据实际需求修改配置文件参数。若遇问题，检查相关文件依赖关系和代码逻辑，按正确顺序执行各步骤。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】