YOLT开源项目使用教程

YOLT开源项目使用教程

yolt You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yolt/yolt

1. 项目目录结构及介绍

YOLT（You Only Look Twice）项目是一个基于YOLO v2框架的快速多尺度卫星图像目标检测系统。项目目录结构如下：

• cfg: 存储配置文件，如网络结构和训练参数等。
• data: 存储训练和验证数据，包括图像和标签。
• docker: 包含Docker相关的配置和脚本。
• obj: 存储目标检测相关的类和函数。
• scripts: 包含启动训练、验证等流程的Python脚本。
• src: 源代码目录，包含C语言的实现代码。
• test_images: 存储测试图像。
• LICENSE: Apache-2.0许可文件。
• Makefile: 编译C源代码的Makefile文件。
• README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件位于scripts目录中，主要包括以下几个脚本：

• yolt2.py: 主启动脚本，用于执行训练、验证等操作。
• 其他脚本：辅助脚本，用于数据转换、生成标签等。

以yolt2.py为例，运行该脚本可以执行以下模式：

• train: 训练模式，用于训练模型。
• valid: 验证模式，用于验证模型性能。

使用方法如下：

cd /path_to_yolt/scripts
python yolt2.py --help

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于cfg目录中，主要包括以下文件：

• ave_standard.cfg: 标准配置文件，定义了网络结构、训练参数等。

配置文件示例内容：

[net]
width = 416
height = 416
channels = 3
...

[convolutional]
batch_normalize = 1
filters = 32
...

[region]
classes = 5
...

[route]
layers = -4
...

[connected]
output = 125
...

这些配置文件需要根据实际需求和数据集进行调整，以满足特定的训练任务。在训练或验证之前，请确保配置文件参数正确无误。

yolt You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yolt/yolt