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Calabaza amarga
yolo3-pytorch
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6a6b2987
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yolo3-pytorch
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Calabaza amarga
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6a6b2987
编写于
1月 26, 2021
作者:
B
Bubbliiiing
提交者:
GitHub
1月 26, 2021
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README.md
浏览文件 @
6a6b2987
## YOLOV3:You Only Look Once目标检测模型在Pytorch当中的实现
---
##
#
目录
## 目录
1.
[
性能情况 Performance
](
#性能情况
)
2.
[
所需环境 Environment
](
#所需环境
)
3.
[
文件下载 Download
](
#文件下载
)
...
...
@@ -9,30 +9,29 @@
5.
[
训练步骤 How2train
](
#训练步骤
)
6.
[
参考资料 Reference
](
#Reference
)
##
#
性能情况
## 性能情况
| 训练数据集 | 权值文件名称 | 测试数据集 | 输入图片大小 | mAP 0.5:0.95 | mAP 0.5 |
| :-----: | :-----: | :------: | :------: | :------: | :-----: |
| COCO-Train2017 |
[
yolo_weights.pth
](
https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch/releases/download/v1.0/yolo_weights.pth
)
| COCO-Val2017 | 416x416 | 38.0 | 67.2
##
#
所需环境
## 所需环境
torch == 1.2.0
##
#
文件下载
## 文件下载
训练所需的yolo_weights.pth可以在百度云下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1ncREw6Na9ycZptdxiVMApw
提取码: appk
##
#
预测步骤
###
# 1
、使用预训练权重
a、
下载完库后解压,在百度网盘下载yolo_weights.pth,放入model_data,运行predict.py,输入
## 预测步骤
###
a
、使用预训练权重
1.
下载完库后解压,在百度网盘下载yolo_weights.pth,放入model_data,运行predict.py,输入
```
python
img
/
street
.
jpg
```
可完成预测。
b、利用video.py可进行摄像头检测。
#### 2、使用自己训练的权重
a、按照训练步骤训练。
b、在yolo.py文件里面,在如下部分修改model_path和classes_path使其对应训练好的文件;
**model_path对应logs文件夹下面的权值文件,classes_path是model_path对应分的类**
。
2.
利用video.py可进行摄像头检测。
### b、使用自己训练的权重
1.
按照训练步骤训练。
2.
在yolo.py文件里面,在如下部分修改model_path和classes_path使其对应训练好的文件;
**model_path对应logs文件夹下面的权值文件,classes_path是model_path对应分的类**
。
```
python
_defaults
=
{
"model_path"
:
'model_data/yolo_weights.pth'
,
...
...
@@ -46,39 +45,38 @@ _defaults = {
}
```
c、
运行predict.py,输入
3.
运行predict.py,输入
```
python
img
/
street
.
jpg
```
可完成预测。
d、利用video.py可进行摄像头检测。
4.
利用video.py可进行摄像头检测。
##
#
训练步骤
1
、
本文使用VOC格式进行训练。
2
、
训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。
3
、
训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。
4
、
在训练前利用voc2yolo3.py文件生成对应的txt。
5
、
再运行根目录下的voc_annotation.py,运行前需要将classes改成你自己的classes。
**注意不要使用中文标签,文件夹中不要有空格!**
## 训练步骤
1
.
本文使用VOC格式进行训练。
2
.
训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。
3
.
训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。
4
.
在训练前利用voc2yolo3.py文件生成对应的txt。
5
.
再运行根目录下的voc_annotation.py,运行前需要将classes改成你自己的classes。
**注意不要使用中文标签,文件夹中不要有空格!**
```
python
classes
=
[
"aeroplane"
,
"bicycle"
,
"bird"
,
"boat"
,
"bottle"
,
"bus"
,
"car"
,
"cat"
,
"chair"
,
"cow"
,
"diningtable"
,
"dog"
,
"horse"
,
"motorbike"
,
"person"
,
"pottedplant"
,
"sheep"
,
"sofa"
,
"train"
,
"tvmonitor"
]
```
6
、
此时会生成对应的2007_train.txt,每一行对应其
**图片位置**
及其
**真实框的位置**
。
7
、
**在训练前需要务必在model_data下新建一个txt文档,文档中输入需要分的类**
,示例如下:
6
.
此时会生成对应的2007_train.txt,每一行对应其
**图片位置**
及其
**真实框的位置**
。
7
.
**在训练前需要务必在model_data下新建一个txt文档,文档中输入需要分的类**
,示例如下:
model_data/new_classes.txt文件内容为:
```
python
cat
dog
...
```
8
、
**修改utils/config.py里面的classes,使其为要检测的类的个数**
。
9
、
运行train.py即可开始训练。
8
.
**修改utils/config.py里面的classes,使其为要检测的类的个数**
。
9
.
运行train.py即可开始训练。
##
#
mAP目标检测精度计算更新
## mAP目标检测精度计算更新
更新了get_gt_txt.py、get_dr_txt.py和get_map.py文件。
get_map文件克隆自https://github.com/Cartucho/mAP
具体mAP计算过程可参考:https://www.bilibili.com/video/BV1zE411u7Vw
##
#
Reference
## Reference
https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3
https://github.com/BobLiu20/YOLOv3_PyTorch
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