20、基于PASCAL VOC 2007数据集的YOLO-v3模型实现与训练

最新推荐文章于 2025-11-24 11:42:05 发布

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#YOLO-v3 # PASCAL VOC 2007 # 目标检测

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基于PASCAL VOC 2007数据集的YOLO-v3模型实现与训练

1. 环境与数据集准备

1.1 编译环境设置

若编译环境未设置，可按以下步骤操作：点击 File -> Settings -> Project “项目名称” -> Project Interpreter -> Add -> Virtualenv Environment -> Existing environment -> 选择虚拟机。

1.2 数据集介绍

使用PASCAL Visual Object Classes 2007（PASCAL VOC 2007）数据集对YOLO - v3模型进行训练和测试。该数据集是一个基准数据集，已用于评估许多目标检测方法，如R - CNN、SSD、YOLO等。可通过TensorFlow数据集加载，代码如下：

import tensorflow_datasets as tfds 
#  Load voc2007 dataset 
train_data, info = tfds.load("voc2007", split=tfds.Split.TRAIN, with_info=True) 
valid_data = tfds.load("voc2007", split=tfds.Split.VALIDATION) 
test