xView-YOLOv3 项目教程

xView-YOLOv3 项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/xv/xview-yolov3

1. 项目的目录结构及介绍

xview-yolov3/
├── cfg/
│   ├── yolov3-tiny.cfg
│   └── yolov3.cfg
├── data/
│   ├── xview.data
│   └── xview.names
├── weights/
│   ├── yolov3-tiny.weights
│   └── yolov3.weights
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   └── utils.py
├── train.py
├── detect.py
├── requirements.txt
└── README.md

• cfg/: 包含YOLOv3模型的配置文件，如yolov3-tiny.cfg和yolov3.cfg。
• data/: 包含数据集的配置文件xview.data和类别名称文件xview.names。
• weights/: 包含预训练的权重文件，如yolov3-tiny.weights和yolov3.weights。
• utils/: 包含项目中使用的工具函数，如utils.py。
• train.py: 用于训练YOLOv3模型的脚本。
• detect.py: 用于检测图像或视频中目标的脚本。
• requirements.txt: 列出了项目所需的Python依赖包。
• README.md: 项目的说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练YOLOv3模型的主要脚本。通过运行该脚本，可以加载配置文件和数据集，并开始训练模型。

python train.py --cfg cfg/yolov3.cfg --data data/xview.data --weights weights/yolov3.weights

detect.py

detect.py 是用于检测图像或视频中目标的主要脚本。通过运行该脚本，可以加载训练好的模型并进行目标检测。

python detect.py --cfg cfg/yolov3.cfg --weights weights/yolov3.weights --source path/to/image_or_video

3. 项目的配置文件介绍

cfg/yolov3.cfg

yolov3.cfg 是YOLOv3模型的配置文件，定义了模型的网络结构、卷积层、池化层等参数。

[net]
batch=64
subdivisions=16
width=608
height=608
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
...

data/xview.data

xview.data 是数据集的配置文件，定义了数据集的路径、类别数量等信息。

classes= 60
train  = data/train.txt
valid  = data/test.txt
names = data/xview.names
backup = backup/

data/xview.names

xview.names 是类别名称文件，列出了数据集中所有类别的名称。

class1
class2
...
class60

通过以上配置文件，可以自定义模型的训练和检测过程，以适应不同的数据集和任务需求。

xview-yolov3 xView 2018 Object Detection Challenge: YOLOv3 Training and Inference. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xv/xview-yolov3