YOLOV3 项目使用教程

YOLOV3 项目使用教程

YOLOV3 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yolo/YOLOV3

1. 项目的目录结构及介绍

YOLOV3/
├── config/
│   ├── yolov3_config_voc.py
│   └── ...
├── eval/
│   └── ...
├── model/
│   └── ...
├── utils/
│   ├── voc.py
│   └── ...
├── weight/
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── __init__.py
├── nohup.log
├── requirements.txt
├── test.py
├── train.py
└── ...

目录结构介绍

• config/: 存放项目的配置文件，如 yolov3_config_voc.py。
• eval/: 存放评估工具和相关文件。
• model/: 存放YOLOV3模型的实现代码。
• utils/: 存放各种实用工具和辅助函数，如数据处理工具 voc.py。
• weight/: 存放预训练权重文件。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• init.py: Python包初始化文件。
• nohup.log: 训练日志文件。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• test.py: 测试脚本。
• train.py: 训练脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是YOLOV3项目的训练启动文件。通过运行该脚本，可以启动模型的训练过程。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 nohup python3 -u train.py --weight_path weight/darknet53_448.weights --gpu_id 0 > nohup.log 2>&1 &

test.py

test.py 是YOLOV3项目的测试启动文件。通过运行该脚本，可以对模型进行测试并查看结果。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 test.py --weight_path weight/best.pt --gpu_id 0 --visiual /data/test --eval

3. 项目的配置文件介绍

config/yolov3_config_voc.py

yolov3_config_voc.py 是YOLOV3项目的主要配置文件，包含了训练和测试过程中的各种参数设置。

# 示例配置项
class YOLOV3Config:
    # 数据集路径
    DATA_PATH = "/path/to/dataset"
    # 预训练权重路径
    WEIGHT_PATH = "weight/darknet53_448.weights"
    # GPU ID
    GPU_ID = 0
    # 其他配置项...

通过修改该配置文件，可以调整训练和测试过程中的各种参数，如数据集路径、预训练权重路径、GPU ID等。

YOLOV3 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yolo/YOLOV3