【源码】基于PyTorch的YOLOv5目标检测模型

项目简介

本项目基于PyTorch实现了YOLOv5目标检测模型。YOLOv5是高效、实时的目标检测算法，能从图像和视频中快速准确识别物体。项目提供从数据准备、模型训练到性能评估的完整流程，助力用户轻松构建和评估YOLOv5模型。

项目的主要特性和功能

1. 多尺寸模型支持：支持不同尺寸的YOLOv5模型（s、m、l、x），适配不同应用场景与计算资源。
2. 自适应学习率调整：支持step和cosine学习率下降法，可依据batch size自动调整学习率。
3. 多种优化器选择：支持Adam和SGD优化器，用户按需选择。
4. 数据增强：内置图片裁剪功能，增强模型泛化能力。
5. 性能评估：提供详细性能评估报告，包含mAP（平均精度）等关键指标。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保安装以下依赖库： - torch==1.2.0 - 其他必要的Python库（如numpy、matplotlib等）

2. 数据准备

• 下载数据集：从提供的链接下载训练所需的权值和VOC数据集。
• 数据处理：运行voc_annotation.py生成训练和验证数据集的标注文件。

3. 模型训练

• 训练VOC数据集：
• 设置voc_annotation.py中的annotation_mode=2，生成2007_train.txt和2007_val.txt。
• 直接运行train.py开始训练。
• 训练自己的数据集：
• 准备数据集，将标签文件和图片文件分别放在VOCdevkit/VOC2007/Annotation和VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages中。
• 修改voc_annotation.py中的classes_path，指向自定义的类别文件。
• 运行voc_annotation.py生成标注文件。
• 在train.py中设置classes_path，指向自定义的类别文件，然后开始训练。

4. 模型预测

• 使用预训练权重：
• 下载预训练权重，放入model_data目录。
• 运行predict.py，输入图片路径进行检测。
• 使用自己训练的权重：
• 在yolo.py中修改model_path和classes_path，指向训练好的权重文件和类别文件。
• 运行predict.py，输入图片路径进行检测。

5. 模型评估

• 评估VOC数据集：
• 在yolo.py中修改model_path和classes_path。
• 运行get_map.py，评估结果将保存在map_out文件夹中。
• 评估自己的数据集：
• 使用voc_annotation.py划分测试集。
• 修改get_map.py中的classes_path，指向自定义的类别文件。
• 在yolo.py中修改model_path和classes_path。
• 运行get_map.py，评估结果将保存在map_out文件夹中。

下载地址

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