YOLO-MS 项目使用教程

YOLO-MS 项目使用教程

YOLO-MS YOLO-MS: Rethinking Multi-Scale Representation Learning for Real-Time Object Detection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLO-MS

1. 项目目录结构及介绍

YOLO-MS 项目的目录结构如下：

YOLO-MS/
├── asserts/
├── configs/
├── demo/
├── docker/
│   └── mmdeploy/
├── docs/
├── tools/
├── yoloms/
├── .gitignore
├── pre-commit-config.yaml
├── LICENSE
├── README.md
├── deploy.sh
├── fps.sh
├── install.sh
├── requirements.txt
└── setup.py

目录介绍

• asserts/: 存放项目所需的静态资源文件。
• configs/: 存放项目的配置文件。
• demo/: 存放项目的演示脚本。
• docker/mmdeploy/: 存放与 Docker 相关的文件，用于部署。
• docs/: 存放项目的文档文件。
• tools/: 存放项目的工具脚本，如训练、测试等。
• yoloms/: 存放 YOLO-MS 模型的核心代码。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• pre-commit-config.yaml: 预提交钩子配置文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• deploy.sh: 部署脚本。
• fps.sh: 测试 FPS（每秒帧数）的脚本。
• install.sh: 项目安装脚本。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• setup.py: 项目安装配置文件。

2. 项目启动文件介绍

YOLO-MS 项目的启动文件主要包括以下几个脚本：

2.1 install.sh

该脚本用于安装项目的依赖库和环境配置。使用方法如下：

bash install.sh

2.2 deploy.sh

该脚本用于部署 YOLO-MS 模型。使用方法如下：

sh deploy.sh $[DEPLOY_CONFIG_FILE] $[CONFIG_FILE] $[CHECKPOINT_FILE] $[SAVE_DIR]

2.3 fps.sh

该脚本用于测试模型的 FPS（每秒帧数）。使用方法如下：

sh fps.sh

3. 项目的配置文件介绍

YOLO-MS 项目的配置文件主要存放在 configs/ 目录下。配置文件用于定义模型的训练、测试和部署参数。

3.1 配置文件示例

# 示例配置文件
model:
  type: YOLO-MS
  backbone:
    type: ResNet
    depth: 50
  neck:
    type: FPN
  head:
    type: YOLOHead
  num_classes: 80

train:
  batch_size: 16
  learning_rate: 0.001
  epochs: 300

test:
  batch_size: 8
  score_threshold: 0.5

3.2 配置文件的使用

在训练和测试时，可以通过命令行参数指定配置文件：

# 训练
python tools/train.py $[CONFIG_FILE]

# 测试
python tools/test.py $[CONFIG_FILE] $[CHECKPOINT_FILE]

通过以上步骤，您可以顺利地安装、配置和使用 YOLO-MS 项目。

YOLO-MS YOLO-MS: Rethinking Multi-Scale Representation Learning for Real-Time Object Detection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLO-MS