YOLO FastestV2目标检测网络使用

环境：opencv_python==4.2.0.34    pytorch==1.9.0

YOLO Fastest系列是轻量级目标检测网络，目前yolo系列最轻最快，适合全平台通用，也可以搭载在嵌入式端做到实时识别 效果

1、准备工作

下载源码：GitHub上YOLO FastestV2源码

使用前建议先看下REAMDE.md中的说明

配置环境：

pip install -r requirements.txt

测试是否配置成功

python test.py --data data/coco.data --weights modelzoo/coco2017-0.241078ap-model.pth --img img/000139.jpg

运行成功后 ，会生成图片test_result.png

2、数据集准备：

运行以下代码，会在当前目录新建train和val文件夹，数据集分割成训练集和验证集，分别放入两个文件夹中，并建立train.txt和val.txt文件

import os
import random
import shutil

image_Path=r'C:\Users\User\Desktop\marked\data'          #数据集路径
val_num=20                                               #验证集数据量
folder_txt_dir = ["train","val"]

def Creating_folder(fol