【源码】基于Keras的YoloV3目标检测系统

项目简介

本项目是基于Keras框架实现的YoloV3目标检测系统，具备YoloV3模型的构建、训练、评估以及目标检测等功能，可适用于Kangaroo、Raccoon、Red Blood Cell和VOC等多种数据集。

项目的主要特性和功能

1. 模型构建：借助Keras实现YoloV3模型，涵盖模型定义、层设计和参数配置。
2. 训练功能：支持多GPU训练，包含数据预处理、模型训练和权重保存等功能。
3. 评估功能：可计算模型在验证集上的平均精度（mAP），以此评估模型性能。
4. 目标检测：支持对单张图片、多张图片、视频文件以及实时摄像头输入进行目标检测。
5. 数据集支持：支持Kangaroo、Raccoon、Red Blood Cell和VOC等多种数据集，用户可按需选择进行训练和评估。

安装使用步骤

1. 安装依赖库

bash pip install keras opencv-python numpy

2. 下载预训练权重

从这里下载预训练的YoloV3权重文件，并将其放置在项目根目录下。

3. 运行目标检测

使用以下命令对单张图片进行目标检测： bash python yolo3_one_file_to_detect_them_all.py -w yolov3.weights -i path/to/your/image.jpg

4. 训练模型

• 准备数据集：下载并组织数据集，确保数据集包含训练和验证图像及其对应的标注文件。
• 编辑配置文件：根据数据集和训练需求，编辑config.json文件，设置训练参数、数据路径等。
• 生成锚点（可选）：运行gen_anchors.py脚本生成适合数据集的锚点。
• 开始训练：运行train.py脚本开始训练模型。

5. 评估模型

使用evaluate.py脚本评估模型的性能，计算验证集上的平均精度（mAP）。

通过以上步骤，用户可以快速上手并使用本项目进行目标检测模型的训练和评估。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】