【源码】基于PyTorch的YOLOv5目标检测与分类系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架的深度学习项目，可实现目标检测与分类任务。项目具备多个模块，覆盖了从数据处理、模型训练、模型转换到模型部署的完整流程。核心功能有YOLOv5目标检测、图像分类模型的训练与评估、模型转换工具（如PyTorch到Caffe的转换）以及模型的部署（如Flask REST API）。

项目的主要特性和功能

1. 目标检测

• 使用YOLOv5模型进行实时目标检测，支持多种预训练模型和自定义模型。
• 提供多种数据增强技术，如随机裁剪、旋转、颜色抖动等，提升模型泛化能力。
• 实现多种损失函数，如交叉熵损失、焦点损失等，优化模型性能。

2. 图像分类

• 支持多种图像分类模型，如ResNet、EfficientNet等，并提供预训练权重。
• 采用高级训练技巧，包括混合精度训练、模型权重指数移动平均、混合增强、裁剪混合、标签平滑等。
• 支持多种数据集格式，如ImageNet、COCO等，提供数据集的自动分割和预处理功能。

3. 模型转换

• 提供工具将PyTorch模型转换为Caffe模型，便于在不同平台部署。
• 支持将模型导出为ONNX、TorchScript和CoreML格式，方便跨平台使用。

4. 模型部署

• 提供基于Flask的REST API，便于将训练好的模型部署为服务。
• 支持在AWS平台上进行分布式训练和模型部署。

安装使用步骤

1. 环境配置

• 安装Python 3.7+
• 安装PyTorch和相关依赖： bash pip install torch torchvision
• 安装其他依赖： bash pip install -r requirements.txt

2. 数据准备

• 下载数据集（如COCO、ImageNet）并解压到指定目录。
• 使用coco2yolo.py工具将COCO数据集的标注格式转换为YOLO格式。

3. 模型训练

• 使用train_det.py或train_cls.py脚本进行目标检测或图像分类模型的训练。 bash python train_det.py --data data/coco128.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --batch-size 16

4. 模型评估

• 使用test.py脚本对训练好的模型进行评估。 bash python test.py --data data/coco128.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt

5. 模型转换

• 使用pytorch2caffe.py工具将PyTorch模型转换为Caffe模型。 bash python pytorch2caffe.py --cfg models/yolov5s.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt

6. 模型部署

• 使用restapi.py脚本启动Flask REST API服务。 bash python restapi.py
• 使用example_request.py脚本发送测试请求。 bash python example_request.py

通过以上步骤，可完成从数据准备、模型训练、模型评估到模型部署的全流程操作。

下载地址

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