【源码】基于TensorFlow 2.x的YOLOv7目标检测模型

项目简介

本项目实现了基于TensorFlow 2.x框架的YOLOv7目标检测模型，支持VOC格式数据集的训练、预测和评估，可应用于各类目标检测任务。

项目的主要特性和功能

1. 实现YOLOv7目标检测模型，基于TensorFlow 2.x框架。
2. 支持VOC07+12数据集的训练与评估，也支持用户使用自定义数据集。
3. 提供详细的训练和预测步骤，方便用户训练自己的模型并进行目标检测。
4. 支持对训练好的模型进行评估，将评估结果保存到指定文件夹。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保已安装以下环境： - Python 3.x - TensorFlow-gpu==2.2.0

2. 数据集准备

• VOC数据集：下载VOC07+12数据集并解压到项目根目录。
• 自定义数据集：按VOC格式准备数据集，标签文件和图片文件分别放在VOCdevkit/VOC2007/Annotation和VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages目录下。

3. 数据集处理

修改voc_annotation.py中的annotation_mode参数，运行脚本生成训练和验证数据列表。

4. 模型训练

运行train.py开始训练，训练参数可在脚本中调整。

5. 模型预测

修改yolo.py中的model_path和classes_path参数，指向训练好的权值文件和类别文件。运行predict.py进行目标检测，输入图片路径即可。

6. 模型评估

修改yolo.py中的model_path和classes_path参数。运行get_map.py进行模型评估，评估结果将保存在map_out文件夹中。

通过以上步骤，用户可轻松完成YOLOv7目标检测模型的训练、预测和评估。

下载地址

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