【源码】基于PyTorch框架的YOLOv8目标检测模型

项目简介

本项目基于PyTorch框架实现了YOLOv8目标检测模型，提供了从数据预处理、模型训练到性能评估的完整流程。支持多种训练模式、损失函数与评估指标，还有可视化工具监测训练过程。此外，对COCO数据集有特定处理功能。

项目的主要特性和功能

1. 模型训练与评估：具备冻结训练、解冻训练模式，支持多卡训练，采用分布聚焦损失，可计算mAP评估指标。
2. 数据预处理：支持Mosaic和MixUp数据增强，有数据加载器，能处理COCO格式数据集。
3. 可视化工具：可对训练过程中的损失值、学习率等指标进行可视化监测。
4. COCO数据集处理：提供将COCO标注文件转为适合训练的txt格式的工具，还有计算mAP的脚本。
5. 模型转换与导出：支持将模型转换为ONNX格式，方便在其他平台或工具使用。

安装使用步骤

1. 准备环境

确保已安装PyTorch、Pillow、PyYAML、numpy、torchvision等依赖库。

2. 下载数据

从提供的链接下载训练所需的数据集，包含训练图像和对应的标注文件。

3. 配置参数

依据实际需求，修改配置文件中的参数，如输入形状、类别数、训练周期等。

4. 训练模型

运行训练脚本，启动模型训练。

5. 评估模型

使用提供的评估脚本，计算模型的mAP等评估指标。

6. 导出模型

若有需要，使用提供的脚本将模型转换为ONNX格式，以便在其他平台或工具使用。

7. 可视化

使用提供的可视化工具，查看训练过程中的损失值、学习率等指标。

注意：实际使用时，请根据具体需求和环境调整上述步骤。

下载地址

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