【源码】基于Python和PyTorch的YOLOv3SPP目标检测框架

项目简介

本项目是基于ultralytics的YOLOv3目标检测框架的改进版，即YOLOv3 - SPP（空间金字塔池化）版本。该框架实现了YOLOv3模型的增强，通过引入空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling，简称SPP）增强了模型对多尺度目标的检测能力。

项目的主要特性和功能

1. 空间金字塔池化（SPP）：在模型中加入空间金字塔池化层，提升模型对多尺度目标的检测能力。
2. 多尺度训练：支持使用不同尺寸的图像进行训练，增强模型的泛化能力。
3. COCO评估：具备COCO数据集的评估功能，可计算模型的mAP（mean Average Precision）等评价指标。
4. 分布式训练：支持在多个GPU上进行分布式训练，提高训练效率。
5. 灵活的数据预处理：支持缩放、裁剪、填充等多种数据预处理方式。

安装使用步骤

环境配置

• 确保安装Python 3.6或3.7。
• 安装PyTorch 1.7.1。
• 安装pycocotools库（Linux: pip install pycocotools，Windows: pip install pycocotools - windows）。
• 查看requirements.txt文件获取更多依赖项。

数据集准备

• 准备标注好的目标检测数据集，并按指定目录结构摆放。
• 若有VOC格式的标注数据，使用trans_voc2yolo.py脚本将其转换为YOLO格式。

预处理

• 使用trans_voc2yolo.py将VOC格式的标注转换为YOLO格式。
• 使用calculate_dataset.py脚本生成所需的准备文件，包括my_train_data.txt、my_val_data.txt和my_data.data文件，并生成新的my_yolov3.cfg文件。

模型训练

• 使用train.py脚本进行单GPU或CPU训练。
• 使用train_multi_GPU.py脚本进行多GPU训练，命令示例：python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --use_env train_multi_GPU.py。

模型评估

使用validation.py或evaluate函数进行模型性能评估。

模型预测

使用predict_test.py脚本进行模型预测。

下载地址

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