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项目简介
本项目是一个用Python编写的、基于YOLOv3（You Only Look Once version 3）的实时目标检测系统。YOLOv3是高效的目标检测算法，能在单次前向传播中同时预测多个目标的边界框和类别。项目具备完整的训练、测试和实时检测功能，适用于自定义数据集的目标检测任务。
项目的主要特性和功能
- YOLOv3模型支持：可使用YOLOv3模型开展高效的目标检测任务。
- 自定义数据集训练：提供训练脚本，支持用户用自定义数据集训练模型。
- 模型测试与评估：有测试脚本，能对训练后的模型评估，计算平均精度（mAP）。
- 实时目标检测：支持实时视频流目标检测，可快速识别视频中的目标。
- 命令行参数配置：可通过命令行参数灵活配置训练和测试过程，支持自定义模型定义文件、数据配置文件等。
- 多尺度训练：支持多尺度训练，提升模型在不同尺度下的检测能力。
安装使用步骤
1. 复制项目代码
将项目源码文件下载到本地。
2. 安装依赖库
进入项目目录，执行以下命令安装所需依赖库：
bash
pip install -r requirements.txt
3. 准备数据集
把数据集放在data目录下，确保数据集包含：
- Annotations：标注文件（XML格式）。
- JPEGImages：图像文件。
- ImageSets：图像集文件（通过运行makeTxt.py生成）。
- labels：标签文件（通过运行voc_label.py生成）。
运行以下脚本生成必要文件：
bash
python makeTxt.py
python voc_label.py
4. 配置数据文件
在config目录下，修改custom.data文件以匹配数据集配置：
plaintext
classes=2
train=data/train.txt
valid=data/val.txt
names=data/classes.names
backup=backup/
eval=coco
在data目录下创建classes.names文件，内容为类别名称，例如：
plaintext
hat
person
5. 训练模型
使用以下命令开始训练模型：
bash
python train.py --model_def config/yolov3-custom.cfg --data_config config/custom.data
训练时，模型权重会保存在checkpoints目录下。
6. 测试模型
训练完成后，用以下命令测试模型：
bash
python test.py --weights_path checkpoints/yolov3_ckpt_0.pth
测试结果会显示每个类别的平均精度（AP）和整体平均精度（mAP）。
7. 实时目标检测
使用以下命令进行实时目标检测：
bash
python detect.py --image_folder data/samples/
该脚本会检测data/samples/目录下的图像，并将检测结果保存在output目录中。
注意事项
- 若训练时出现内存不足，可尝试减小
batch_size。 - 要确保数据集中标注文件和图像文件一一对应，避免有空标签文件。
- 训练和测试时，可按需调整命令行参数，如
epochs、batch_size等。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】