【源码】基于PyTorch框架的YOLOv4目标检测模型

项目简介

本项目实现了基于PyTorch框架的YOLOv4目标检测模型，具备训练、验证、评估以及预测等功能。通过YOLOv4算法，可对输入图像中的目标进行实时检测。

项目的主要特性和功能

1. 模型构建：采用基于CSPDarkNet的主干网络，支持用预训练模型初始化，有冻结训练和解冻训练功能，满足不同阶段训练需求。
2. 数据加载：YoloDataset类支持VOC格式数据集，运用Mosaic和MixUp等数据增强技术，提升模型泛化能力。
3. 训练循环：支持分布式训练和单卡训练，可调整学习率、保存模型权重以及评估模型性能。
4. 评估与保存：训练时能周期性评估模型在验证集上的性能并保存结果，同时保存训练过程中的模型权重。
5. 预测功能：可对输入图像进行目标检测，绘制检测框和类别标签，还能测试检测帧率、生成热图并保存MAP结果到文本文件。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境、PyTorch框架及相关依赖库。
2. 数据准备：准备好VOC格式的目标检测数据集，包含训练集、验证集和测试集。
3. 模型训练：运行train.py脚本进行模型训练。
4. 模型评估：运行get_map.py脚本，评估模型在验证集上的性能并计算mAP。
5. 模型预测：运行predict.py脚本，对输入图像进行目标检测并显示结果。

注意：运行脚本前，需正确设置数据集路径、模型权重文件路径等参数。

参考资料

• YOLOv4论文
• PyTorch框架

下载地址

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