YOLOv12 项目使用教程
1. 项目目录结构及介绍
YOLOv12 项目目录结构如下:
yolov12/
├── assets/ # 存储项目相关资源文件
├── docker/ # Docker 相关配置和脚本
├── examples/ # 示例代码和配置文件
├── logs/ # 日志文件
├── tests/ # 测试代码和文件
├── ultralytics/ # ultralytics 相关文件
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── README.md # 项目说明文件
├── app.py # 项目启动文件
├── mkdocs.yml # MkDocs 配置文件
├── pyproject.toml # 项目配置文件
├── requirements.txt # 项目依赖文件
assets/
: 存储项目所需的各种资源文件,如图片、数据集等。docker/
: 包含 Docker 的配置文件和启动脚本,用于容器化项目。examples/
: 包含了项目使用示例,如示例代码、配置文件等。logs/
: 存储项目运行过程中产生的日志文件。tests/
: 包含项目的单元测试和集成测试代码。ultralytics/
: 与 ultralytics 相关的文件,ultralytics 是一个用于构建、训练和测试深度学习模型的高性能 Python 库。LICENSE
: 项目使用的许可证信息,YOLOv12 采用 AGPL-3.0 许可。README.md
: 项目说明文件,包含了项目的简介、安装步骤、使用说明等。app.py
: 项目的主要启动文件,用于运行项目。mkdocs.yml
: MkDocs 的配置文件,用于生成项目的文档网站。pyproject.toml
: 项目配置文件,定义了项目的基本信息和依赖。requirements.txt
: 项目依赖文件,列出了项目运行所需的第三方库。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件为 app.py
,该文件是项目的主入口。以下是 app.py
的基本结构:
# 导入必要的库
from ultralytics import YOLO
# 创建 YOLO 模型实例
model = YOLO('yolov12n.pt') # 这里以 yolov12n 模型为例
# 模型预测
results = model('path/to/image.jpg')
# 显示预测结果
results[0].show()
app.py
文件首先导入了 ultralytics 库,然后创建了一个 YOLO 模型的实例,并使用该模型对指定路径的图片进行预测,最后显示预测结果。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要包括 pyproject.toml
和 requirements.txt
。
pyproject.toml
: 项目配置文件,定义了项目名称、版本、作者、依赖等信息。例如:
[tool.poetry]
name = "yolov12"
version = "0.1.0"
description = "YOLOv12: Attention-Centric Real-Time Object Detectors"
authors = ["Your Name <your.email@example.com>"]
[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.11"
[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.2"
requirements.txt
: 列出了项目运行所需的第三方库及其版本。例如:
torch==1.10.0+cu113
torchvision==0.11.1+cu113
torchaudio==0.10.0+cu113
这些配置文件提供了项目的基本信息和运行环境配置,确保项目能够在正确的环境中运行。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考