7、基于YOLO的目标检测模型构建与训练

基于YOLO的目标检测模型构建与训练

1. 前期准备

在进行目标检测模型的训练之前，有一些必要的准备工作。
- 数据标注 ：通常，标注工作是手动完成的，有时需要多次标注以确保真实数据的无偏性。不过，如果是用于练习，我们可以使用任何开源数据进行实验。在进行图像标注时，有多个开源的标注工具可供选择，工具一般会有一个标记器，帮助在图像上绘制某种形状的边界框。标注完成后，程序允许将标注信息以JSON、CSV或VOC/COCO格式下载，具体格式取决于所使用的模型。训练数据和自定义数据应该保持一致。标注工作非常重要，由于它是一项手动且重复性的任务，需要尽可能做到准确。最终生成的文件应下载并放置在数据文件夹中。例如，每个图像的标注信息可能如下：

0 0.41833333333333333 0.2112676056338028 0.2011111111111111 0.2007042253521127
2 0.43777777777777777 0.3970070422535211 0.11555555555555555 0.15669014084507044
1 0.38722222222222225 0.6813380281690141 0.47 0.4119718309859155

• 硬件与软件环境 ：
  • GPU ：在进行计算机视觉任务时，由于需要进行训练和推理，建议使用支持CUDA的GPU核心以实现更快的处理速度。
  • 框架 ：需要