YOLOV3——eval()

本文探讨了yolov3-mastermodelsyolo.py中的eval()函数,指出该函数如何将字符串转化为可执行的函数,允许参数传递,从而调用模块内的特定功能。

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yolov3-master\models\yolo.py的eval()函数

m = eval(m) if isinstance(m, str) else m # eval strings
没看懂m = eval(m) if isinstance(m, str) else m为什么m经过了eval()以后就不是字符串了

# -*- coding: utf-8 -*-
from slip_crop_img import * # 自己写的代码

s = ["zomImg", "slide_crop"] # slip_crop_img代码当中函数名字
f = eval<
### YOLOv3 目标检测教程及实现方法 YOLOv3 是一种先进的实时目标检测算法,其核心思想是将目标检测任务转换为单次回归问题[^2]。以下是基于 PyTorch 实现 YOLOv3 的目标检测过程: #### 数据准备 为了训练自定义数据集上的模型,需完成以下准备工作: - **标注工具**:使用 LabelImg 或其他类似的工具来标记图片中的物体类别及其边界框位置。 - **格式转换**:确保标签文件遵循 Darknet 所使用的 `.txt` 文件格式,每行表示一个对象的位置信息(类索引、中心坐标相对于宽度的高度比例等)。如果采用 PyTorch,则可能需要进一步调整到适合框架的数据加载器形式。 #### 安装依赖库 构建环境前先安装必要的 Python 库,包括但不限于 NumPy 和 OpenCV-Python。对于深度学习部分则需要用到 PyTorch 及 torchvision 等扩展包。可以通过 pip 命令轻松获取这些资源。 #### 加载预训练权重并微调 可以下载官方提供的 COCO 数据集上已经过良好训练的权值作为初始参数,在此基础上针对特定领域做迁移学习以减少计算量和时间成本。下面展示了一个简单的例子说明如何导入现有模型并对新样本执行评估操作: ```python import torch from models import * # Assume this contains the definition of your yolov3 model. device = &#39;cuda&#39; if torch.cuda.is_available() else &#39;cpu&#39; model = Darknet(&#39;cfg/yolov3.cfg&#39;, img_size=416).to(device) if device == &#39;cuda&#39;: model.load_darknet_weights(&#39;weights/yolov3.weights&#39;) else: checkpoint = torch.load(&#39;weights/yolov3.pt&#39;, map_location=torch.device(&#39;cpu&#39;)) model.load_state_dict(checkpoint[&#39;state_dict&#39;]) model.eval() ``` 上述代码片段展示了怎样从头创建网络结构实例,并依据不同硬件条件决定是否应用 GPU 进行加速运算;接着读取对应版本的权重档案至内存当中去初始化各层节点数值;最后切换模式以便后续测试阶段能够正常运作而不更新任何梯度向量值[^1]。 #### 自定义数据集训练流程概览 当准备好所有素材之后就可以着手设计完整的流水线来进行端到端的学习了。主要包括以下几个方面的工作内容: 1. 构建 Dataset 类型的对象用于迭代访问批量化的输入特征矩阵连同它们各自的 ground truth 标签一起传递给优化函数求解损失最小化路径; 2. 设置超参比如批次大小(batch size),最大轮次数(epoch limit)等等控制整个实验周期长度; 3. 调整 learning rate scheduler 来动态改变步长因子从而加快收敛速度或者防止陷入局部极小点附近徘徊不前的情况发生; 4. 记录每次 epoch 结束后的性能指标变化趋势曲线图便于后期分析比较效果差异之处所在。 #### 预测与可视化结果 一旦完成了全部训练环节之后便可以直接拿未经见过的新图像来做推断演示啦!这里给出一段伪代码帮助理解整体思路逻辑走向: ```python def detect_image(img_path): with torch.no_grad(): imgs, targets = load_images_and_labels([img_path]) outputs = model(imgs.to(device)) detections = non_max_suppression(outputs, conf_thres=0.8, nms_thres=0.4)[0] plot_one_box(detections[:, :4], cv2.imread(img_path), label=detections[:, -1].int()) ``` 此段脚本接受一张待处理照片地址字符串作为唯一参数传入内部后依次经历如下几个子步骤直至最终输出带有矩形边界的彩色效果图为止——先是借助辅助功能提取像素数组序列组合成张量送进神经元组里得到预测概率分布表;再运用 NMS 技巧筛选掉冗余重复选项只保留最有可能的那个候选方案列表出来;最后画出相应区域范围轮廓线条覆盖原始画面之上形成直观可见的效果呈现方式供人们观察验证准确性高低程度如何[^3]。
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