YOLO 项目教程

YOLO 项目教程

yolo 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yolo2/yolo

1. 项目目录结构及介绍

yolo/
├── cfg/
│   └── ...  # 配置文件目录
├── data/
│   └── ...  # 数据文件目录
├── openvino/
│   └── ...  # OpenVINO 相关文件目录
├── tools/
│   └── ...  # 工具脚本目录
├── utils/
│   └── ...  # 实用工具目录
├── weights/
│   └── ...  # 权重文件目录
├── LICENSE
├── README.md
├── detect.py
├── models.py
├── requirements.txt
├── test.py
├── train.py
└── ...

目录结构介绍

• cfg/: 存放 YOLO 模型的配置文件。
• data/: 存放训练和测试所需的数据文件。
• openvino/: 存放与 OpenVINO 相关的文件，用于模型转换和推理。
• tools/: 存放一些实用工具脚本，如模型转换脚本。
• utils/: 存放一些实用工具函数，如数据加载、预处理等。
• weights/: 存放预训练模型权重文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍文档。
• detect.py: 用于检测的启动文件。
• models.py: 定义 YOLO 模型的文件。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• test.py: 用于测试的启动文件。
• train.py: 用于训练的启动文件。

2. 项目启动文件介绍

detect.py

detect.py 是用于执行目标检测的启动文件。它读取配置文件和权重文件，对输入的图像或视频进行目标检测，并输出检测结果。

使用方法:

python detect.py --cfg yours.cfg --weights yours.weights --source img_path

train.py

train.py 是用于训练 YOLO 模型的启动文件。它读取配置文件和初始权重文件，进行模型训练，并保存训练后的权重文件。

使用方法:

python train.py --cfg yours.cfg --weights yours.weights --batch-size 8 --epoch 50 --devices 0,1

test.py

test.py 是用于测试训练好的 YOLO 模型的启动文件。它读取配置文件和权重文件，对测试数据集进行评估，输出模型的性能指标。

使用方法:

python test.py --cfg yours.cfg --weights yours.weights

3. 项目配置文件介绍

cfg/ 目录

cfg/ 目录下存放了 YOLO 模型的配置文件。这些配置文件定义了模型的结构、训练参数、数据集路径等信息。

常用配置文件:

• yolov3.cfg: YOLOv3 模型的配置文件。
• yolov3-tiny.cfg: YOLOv3-tiny 模型的配置文件。

配置文件结构:

• [net]: 定义网络的基本参数，如输入图像大小、批量大小等。
• [convolutional]: 定义卷积层的参数。
• [shortcut]: 定义残差连接的参数。
• [route]: 定义特征图的拼接路径。
• [yolo]: 定义 YOLO 检测层的参数。

示例:

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

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=32
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky
...

通过以上配置文件，可以灵活地调整 YOLO 模型的结构和训练参数，以适应不同的应用场景。

yolo 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yolo2/yolo