YOLO_tensorflow 使用指南

YOLO_tensorflow 使用指南

YOLO_tensorflow tensorflow implementation of 'YOLO : Real-Time Object Detection' 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLO_tensorflow

1. 项目目录结构及介绍

YOLO_tensorflow 是一个基于 TensorFlow 的实现YOLO（You Only Look Once）实时目标检测框架的项目。以下是该仓库的基本目录结构及其简要说明：

YOLO_tensorflow/
|-- YOLO_small_tf.py        # 使用YOLO小网络进行预测的Python脚本
|-- YOLO_tiny_tf.py         # 使用YOLO微型网络进行预测的Python脚本
|-- YOLO_face_tf.py         # 针对人脸检测的脚本，基于YOLO Face实现
|-- weights                 # 权重文件存放目录，需在此处放置下载的预训练权重
|   |-- YOLO_(version).ckpt # YOLO小型和微型模型的权重文件
|-- LICENSE                # 许可证文件
|-- README.md               # 项目说明文档，包含了安装步骤、使用方法等重要信息

注意： 用户需要从提供的Google Drive链接中下载YOLO_small、YOLO_tiny和YOLO_face的预训练权重，并将它们放置在weights目录下。

2. 项目的启动文件介绍

2.1 YOLO_small_tf.py 和 YOLO_tiny_tf.py

这两个脚本分别用于加载并运行YOLO的小型网络和微型网络模型进行目标检测。通过命令行参数，你可以指定输入图像路径，并控制是否在控制台显示结果、显示图片结果、保存图片及文本结果等。

基本用法示例：

python YOLO_small_tf.py -fromfile path/to/input.jpg

2.2 YOLO_face_tf.py

特定于人脸检测的脚本，同样通过命令行操作，允许用户进行人脸识别任务。

使用样例：

python YOLO_face_tf.py -fromfile path/to/image_with_faces.jpg

3. 项目的配置文件介绍

该项目没有传统的配置文件（如.yaml或.json），而是通过代码中的变量来设置参数。主要的“配置”是通过调用脚本时传递的命令行参数完成的，例如是否显示结果(-disp_console)、是否展示图片(-imshow)以及输入输出文件路径等。此外，对于更深入的调整，如神经网络结构的修改，用户需要直接编辑.py源代码文件。

尽管如此，对于环境依赖和外部资源（如权重文件路径），它们通过明确的指示或硬编码的方式在脚本内部指定。为了改变这些“隐式配置”，用户需直接修改脚本内的相关变量定义。

注意事项：

• 保证TensorFlow和OpenCV的正确安装。
• 确保所有必要的权重文件已经正确下载并置于weights目录下。
• 脚本的定制化配置需通过源码修改实现，不提供独立配置文件方式进行配置调整。

这个简单的结构使得快速上手和执行目标检测成为可能，而不需要复杂的配置管理。

YOLO_tensorflow tensorflow implementation of 'YOLO : Real-Time Object Detection' 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLO_tensorflow