【源码】基于TensorFlow的YOLO V3目标检测系统

项目简介

本项目基于TensorFlow框架，实现了YOLO V3目标检测模型的训练和测试。YOLO V3是一种高效的目标检测算法，能在实时视频流中快速检测多个目标。

项目的主要特性和功能

1. 模型训练：支持在自定义数据集上进行YOLO V3模型的训练，涵盖数据集预处理、模型训练和损失监控。
2. 模型测试：可对单张图片或批量图片进行目标检测，并输出检测结果的可视化。
3. 模型转换：支持将训练好的模型转换为TensorFlow Lite和TensorFlow Serving格式，方便在移动设备和云端部署。
4. 数据集处理：提供工具将PASCAL VOC格式的数据集转换为TFRecord格式，利于模型训练。
5. 可视化工具：提供数据集可视化工具，用于检查数据集的标注质量。

安装使用步骤

1. 环境准备

使用Anaconda创建并激活虚拟环境： ```bash conda env create -f conda-cpu.yml conda activate yolov3-tf2-cpu

conda env create -f conda-gpu.yml conda activate yolov3-tf2-gpu ```

2. 下载预训练模型

bash wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

3. 转换预训练模型

bash python convert.py --weights ./data/yolov3.weights --output ./checkpoints/yolov3.tf

4. 数据集准备

```bash python tools/voc2012.py \ --data_dir './data/voc2007_raw/VOCdevkit/VOC2007' \ --split train \ --output_file ./data/voc2007_train.tfrecord

python tools/voc2012.py \ --data_dir './data/voc2007_raw/VOCdevkit/VOC2007' \ --split val \ --output_file ./data/voc2007_val.tfrecord ```

5. 模型训练

bash python train.py \ --dataset ./data/voc2007_train.tfrecord \ --val_dataset ./data/voc2007_val.tfrecord \ --classes ./data/voc2012.names \ --num_classes 20 \ --mode fit --transfer darknet \ --batch_size 16 \ --epochs 10 \ --weights ./checkpoints/yolov3.tf \ --weights_num_classes 80

6. 模型测试

bash python detect.py \ --classes ./data/voc2012.names \ --num_classes 20 \ --weights ./checkpoints/yolov3_train_10.tf \ --image ./data/dog.jpg \ --output ./data/dog_out.jpg

7. 模型转换与部署

转换为TensorFlow Lite格式： bash python tools/export_tflite.py --weights ./checkpoints/yolov3_train_10.tf 转换为TensorFlow Serving格式： bash python tools/export_tfserving.py --weights ./checkpoints/yolov3_train_10.tf

注意事项

• 确保已安装所有必要的依赖库，如TensorFlow、OpenCV等。
• 根据数据集的特点调整超参数，以获得最佳的模型性能。
• 在运行脚本之前，确保已正确配置命令行参数和路径。

下载地址

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