【源码】基于TensorFlow 2的YOLOv5目标检测框架

项目简介

本项目基于TensorFlow 2实现了YOLOv5目标检测框架，支持多种YOLOv5模型（如s、m、l、x版本）的训练、预测和评估，为各种实际应用场景提供高效、灵活的目标检测解决方案。

项目的主要特性和功能

1. 支持多GPU并行训练，提高训练效率。
2. 提供YOLOv5的s、m、l、x版本，满足不同计算资源和精度需求。
3. 内置Mosaic和Mixup等多种数据增强技术，增强模型泛化能力。
4. 可根据batch size自动调整学习率，优化训练过程。
5. 支持Adam和SGD两种优化器，用户可按需选择。
6. 具备详细的模型评估功能，可进行mAP计算和性能分析。
7. 提供预训练权重下载，便于用户快速开启训练或预测。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装以下依赖： - TensorFlow-gpu==2.2.0 - OpenCV - NumPy

数据准备

1. 下载数据集：
2. VOC数据集：下载链接 提取码: j5ge
3. 预训练权重：下载链接 提取码: eq1g
4. 数据处理：
5. 修改voc_annotation.py中的annotation_mode=2，运行后生成2007_train.txt和2007_val.txt。

模型训练

1. 训练VOC数据集：
2. 直接运行train.py开始训练。
3. 训练自己的数据集：
4. 准备数据集并放置在指定目录。
5. 修改voc_annotation.py中的classes_path，运行生成训练和验证文件。
6. 修改train.py中的classes_path，开始训练。

模型预测

1. 使用预训练权重：
2. 下载预训练权重并放置在model_data目录。
3. 运行predict.py，输入图片路径进行预测。
4. 使用自己训练的权重：
5. 修改yolo.py中的model_path和classes_path。
6. 运行predict.py，输入图片路径进行预测。

模型评估

1. 评估VOC数据集：
2. 修改yolo.py中的model_path和classes_path。
3. 运行get_map.py进行评估，结果保存在map_out文件夹。
4. 评估自己的数据集：
5. 修改voc_annotation.py中的参数，生成测试集文件。
6. 修改get_map.py中的classes_path。
7. 修改yolo.py中的model_path和classes_path。
8. 运行get_map.py进行评估，结果保存在map_out文件夹。

下载地址

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