YOLOV3_Fire_Detection 项目教程

YOLOV3_Fire_Detection 项目教程

YOLOV3_Fire_Detection Yolov3的Pytorch版本实现火焰检测 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOV3_Fire_Detection

1. 项目目录结构及介绍

YOLOV3_Fire_Detection/
├── assets/
├── config/
├── data/
├── logs/
├── output/
│   └── imgs/
├── utils/
├── weights/
├── LICENSE
├── README.md
├── detect.py
├── models.py
├── requirements.txt
├── test.py
├── train.py
└── voc2yolov3.py

目录结构介绍

• assets/: 存放项目相关的资源文件，如图片、图标等。
• config/: 存放项目的配置文件，包括模型配置、数据配置等。
• data/: 存放训练和测试数据，包括图像和标注文件。
• logs/: 存放训练过程中的日志文件。
• output/: 存放检测结果的输出图像。
• utils/: 存放项目中使用的工具函数和辅助代码。
• weights/: 存放预训练模型的权重文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• detect.py: 用于检测火焰的启动文件。
• models.py: 定义YOLOv3模型的文件。
• requirements.txt: 项目所需的Python依赖包列表。
• test.py: 用于测试模型的文件。
• train.py: 用于训练模型的启动文件。
• voc2yolov3.py: 用于将VOC格式的数据转换为YOLOv3格式的工具文件。

2. 项目的启动文件介绍

detect.py

detect.py 是用于检测火焰的启动文件。它加载预训练的YOLOv3模型，并对输入的图像进行火焰检测。检测结果会保存到 output/imgs/ 目录下。

使用方法:

python detect.py --image_folder data/imgs/ --weights_path checkpoints/yolov3_ckpt_99.pth --model_def config/yolov3-custom.cfg --class_path data/custom/classes.names

train.py

train.py 是用于训练YOLOv3模型的启动文件。它加载配置文件和预训练权重，开始训练过程，并将训练日志保存到 logs/ 目录下。

使用方法:

python train.py --model_def config/yolov3-custom.cfg --data_config config/custom.data --pretrained_weights weights/darknet53.conv.74

3. 项目的配置文件介绍

config/ 目录

config/ 目录下存放了项目的配置文件，主要包括以下几个文件：

• yolov3-custom.cfg: YOLOv3模型的配置文件，定义了模型的结构、层数、卷积核大小等参数。
• custom.data: 数据配置文件，定义了训练和测试数据的目录、类别数量等信息。
• create_custom_model.sh: 用于生成自定义模型配置文件的脚本。

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的Python依赖包及其版本。可以通过以下命令安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

weights/ 目录

weights/ 目录下存放了预训练模型的权重文件，包括 darknet53.conv.74 和 yolov3.weights 等。这些权重文件在训练和检测过程中会被加载。

data/ 目录

data/ 目录下存放了训练和测试数据，包括图像文件和标注文件。数据格式为VOC格式，可以通过 voc2yolov3.py 工具转换为YOLOv3格式。

通过以上介绍，您应该对 YOLOV3_Fire_Detection 项目的目录结构、启动文件和配置文件有了基本的了解。希望这份教程能帮助您更好地理解和使用该项目。

YOLOV3_Fire_Detection Yolov3的Pytorch版本实现火焰检测 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOV3_Fire_Detection