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项目简介
本项目基于PyTorch框架实现了YOLOv7目标检测模型。YOLO（You Only Look Once）是流行的实时目标检测算法，能快速准确识别图像中的物体。项目涵盖从模型构建、训练到评估的完整流程，提供简单易用的YOLOv7实现，方便用户开展目标检测任务。
项目的主要特性和功能
- 模型支持：支持YOLOv7及其变体（如YOLOv7 - x），具备高性能目标检测能力。
- 数据增强：支持mosaic、MixUp等多种数据增强技术，增强训练数据，提升模型性能。
- 多数据集支持：提供COCO和VOC两种数据集的处理与转换功能，便于训练和评估。
- 自定义训练：支持自定义数据集和类别，用户可按需进行模型训练。
- 性能评估：支持计算模型的mAP（平均准确率均值）指标，评估模型性能。
- 可视化工具：提供训练过程中损失和性能指标的可视化，方便监控训练过程。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，按以下步骤操作：
1. 安装依赖库：
bash
pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
2. 进入项目目录：
bash
cd yolov7 - pytorch
3. 准备数据集：
- 下载COCO或VOC数据集，并解压到项目根目录。
- 使用voc_annotation.py生成训练和验证数据列表。
4. 配置参数：
修改train.py中的参数，如数据集路径、类别数量、锚点等，以适配自己的数据集。
5. 训练模型：
bash
python train.py
6. 评估模型：
- 修改yolo.py中的model_path和classes_path，指向训练好的权值文件和类别文件。
- 运行get_map.py进行模型评估。
7. 预测与可视化：
- 修改predict.py中的model_path和classes_path，指向训练好的权值文件和类别文件。
- 运行predict.py进行目标检测，输入图片路径即可检测。
注意事项
- 训练模型时，确保数据集已正确划分为训练集和验证集。
- 训练过程中，可按需调整参数，如学习率、优化器类型等，优化模型性能。
- 评估模型时，确保验证集的数据分布与训练集相似，以获得更准确的性能评估。
- 对于大型数据集，训练可能耗时较长，请耐心等待。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】