Complex-YOLOv3 项目使用教程

Complex-YOLOv3 项目使用教程

Complex-YOLOv3 PyTorch implementation of Complex-YOLO paper with YoloV3 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Complex-YOLOv3

1. 项目目录结构及介绍

Complex-YOLOv3 项目目录结构如下：

Complex-YOLOv3/
├── assets/             # 存储项目相关资源
├── checkpoints/        # 存储预训练权重和训练过程中的权重
├── config/             # 配置文件目录
├── data/               # 数据集目录
│   ├── KITTI/          # KITTI 数据集目录
│   │   ├── object/     # 对象检测数据集
│   │   │   ├── training # 训练数据
│   │   │   ├── testing  # 测试数据
│   │   │   └── ImageSets # 数据集划分
│   │   └── sampledata  # 测试示例数据
├── utils/              # 工具类脚本
├── LICENSE             # 开源协议
├── README.md           # 项目说明文档
├── check_dataset.py    # 数据集检查脚本
├── eval_mAP.py         # mAP 评估脚本
├── models.py           # 模型定义脚本
├── requirements.txt    # 项目依赖
├── test_both_side_detection.py # 双侧检测测试脚本
├── test_detection.py   # 检测测试脚本
└── train.py            # 训练脚本

• assets/：包含项目所需的一些资源文件。
• checkpoints/：用于存放预训练的权重文件和训练过程中保存的权重文件。
• config/：包含项目所需的配置文件。
• data/：包含项目的数据集，其中 KITTI/ 目录下是 KITTI 数据集的文件夹，sampledata/ 是用于测试的示例数据。
• utils/：包含一些项目通用的工具函数。
• LICENSE：项目的开源协议文件。
• README.md：项目说明文档，介绍了项目的相关信息。
• check_dataset.py：用于检查数据集完整性的脚本。
• eval_mAP.py：用于评估模型在测试集上的 mean Average Precision (mAP) 的脚本。
• models.py：定义项目所需的模型结构。
• requirements.txt：项目依赖的 Python 包列表。
• test_both_side_detection.py：用于执行双侧检测测试的脚本。
• test_detection.py：用于执行检测测试的脚本。
• train.py：用于训练模型的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过运行 train.py 脚本来开始训练模型，或者运行 test_detection.py 和 test_both_side_detection.py 脚本来测试模型。

以下是 train.py 的基本使用方法：

$ python train.py --epochs <训练轮数> --batch_size <批量大小> --model_def <模型定义路径> --pretrained_weights <预训练权重路径>

而测试脚本的使用方法如下：

$ python test_detection.py
$ python test_both_side_detection.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/ 目录下，这些配置文件包含了模型训练和测试过程中所需的各种参数。

• config.py：主配置文件，定义了训练和测试时使用的参数，如批量大小、学习率、训练轮数等。
• model_config.py：模型配置文件，定义了模型结构相关的参数。

在开始训练或测试之前，用户可能需要根据自身需求调整这些配置文件中的参数。

Complex-YOLOv3 PyTorch implementation of Complex-YOLO paper with YoloV3 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Complex-YOLOv3