YOLO TensorFlow 项目教程

YOLO TensorFlow 项目教程

yolo_tensorflowTensorflow implementation of YOLO, including training and test phase.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/yol/yolo_tensorflow

1. 项目的目录结构及介绍

yolo_tensorflow/
├── data/
│   ├── coco/
│   ├── pascal_voc/
│   ├── yolo/
│   └── README.md
├── images/
├── logs/
├── models/
│   ├── yolo_tiny.ckpt
│   └── yolo.ckpt
├── outputs/
├── utils/
│   ├── pascal_voc.py
│   ├── timer.py
│   └── yolo_utils.py
├── config.py
├── README.md
├── test.py
├── train.py
└── yolo_net.py

目录结构介绍

• data/: 存储数据集的目录，包括COCO、Pascal VOC和YOLO格式的数据。
• images/: 存储示例图片的目录。
• logs/: 存储训练日志的目录。
• models/: 存储预训练模型的目录。
• outputs/: 存储输出结果的目录。
• utils/: 包含各种实用工具脚本，如数据加载、计时器和YOLO相关工具。
• config.py: 项目的配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• test.py: 测试脚本。
• train.py: 训练脚本。
• yolo_net.py: YOLO网络定义脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练YOLO模型的启动文件。它包含了模型训练的主要逻辑，包括数据加载、模型定义、损失计算和优化器设置等。

test.py

test.py 是用于测试YOLO模型的启动文件。它包含了模型测试的主要逻辑，包括数据加载、模型加载和结果输出等。

3. 项目的配置文件介绍

config.py

config.py 是项目的配置文件，包含了训练和测试过程中的各种参数设置，如数据路径、模型路径、学习率、批大小等。

# config.py
class Config:
    def __init__(self):
        self.data_dir = 'data/'
        self.image_size = 448
        self.num_classes = 20
        self.batch_size = 16
        self.learning_rate = 0.0001
        self.epochs = 100
        self.model_path = 'models/yolo.ckpt'
        self.output_dir = 'outputs/'

通过修改 config.py 中的参数，可以调整训练和测试过程中的各种设置，以适应不同的需求和环境。

yolo_tensorflowTensorflow implementation of YOLO, including training and test phase.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/yol/yolo_tensorflow