Complex-YOLOv4-Pytorch 项目教程

Complex-YOLOv4-Pytorch 项目教程

Complex-YOLOv4-PytorchThe PyTorch Implementation based on YOLOv4 of the paper: "Complex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Complex-YOLOv4-Pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

Complex-YOLOv4-Pytorch 项目的目录结构如下：

${ROOT}
├── checkpoints/
│   ├── complex_yolov3/
│   └── complex_yolov4/
├── dataset/
│   └── kitti/
│       ├── ImageSets/
│       │   ├── train.txt
│       │   └── val.txt
│       ├── training/
│       │   ├── image_2/
│       │   ├── calib/
│       │   ├── label_2/
│       │   └── velodyne/
│       └── testing/
│           ├── image_2/
│           ├── calib/
│           └── velodyne/
└── src/
    ├── config/
    │   ├── cfg/
    │   │   ├── complex_yolov3.cfg
    │   │   ├── complex_yolov3_tiny.cfg
    │   │   ├── complex_yolov4.cfg
    │   │   ├── complex_yolov4_tiny.cfg
    │   │   ├── train_config.py
    │   │   └── kitti_config.py
    ├── data_process/
    │   ├── kitti_bev_utils.py
    │   ├── kitti_dataloader.py
    │   ├── kitti_dataset.py
    ├── detection.py
    ├── eval_mAP.py
    ├── README.md
    └── train.py

目录结构介绍

• checkpoints/：存储训练好的模型权重文件。
• dataset/：包含数据集文件，特别是 KITTI 数据集。
  • kitti/：KITTI 数据集的文件夹。
    • ImageSets/：包含训练和验证的图像集文件。
    • training/：训练数据集文件夹。
      • image_2/：用于可视化的图像文件。
      • calib/：校准文件。
      • label_2/：标签文件。
      • velodyne/：点云数据文件。
    • testing/：测试数据集文件夹。
      • image_2/：用于可视化的图像文件。
      • calib/：校准文件。
      • velodyne/：点云数据文件。
• src/：源代码文件夹。
  • config/：配置文件夹。
    • cfg/：模型配置文件。
    • train_config.py：训练配置文件。
    • kitti_config.py：KITTI 数据集配置文件。
  • data_process/：数据处理相关文件。
  • detection.py：检测脚本。
  • eval_mAP.py：评估平均精度脚本。
  • README.md：项目说明文档。
  • train.py：训练脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 train.py 和 detection.py。

train.py

train.py 是用于训练模型的脚本。可以通过以下命令启动训练：

$ python train.py --model_def config/cfg/complex_yolov4.cfg --pretrained_path checkpoints/Complex_yolo_yolo_v4.pth --save_path checkpoints/Complex_yolo_yolo_v4.pth

detection.py

detection.py 是用于进行目标检测的脚本。可以通过以下命令启动检测：

$ python detection.py --model_def config/cfg/complex_yolov4.cfg --pretrained_path checkpoints/Complex_yolo_yolo_v4.pth

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 src/config/cfg/ 目录下。

complex_yolov4.cfg

complex_yolov4.cfg 是 Complex-YOLOv4 模型的配置文件，包含了模型的网络结构、超参数等配置信息。

train_config.py

train_config.py 是训练过程

Complex-YOLOv4-PytorchThe PyTorch Implementation based on YOLOv4 of the paper: "Complex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Complex-YOLOv4-Pytorch