/yolov1

Yolo V1 Pytorch

Primary LanguageJupyter NotebookMIT LicenseMIT

yolo v1

项目目录

|--checkpoints          日志和权重
    |--log.txt              -日志
    |--best.pth             -权重
|--datasets             数据集
    |--images.txt           -标签(总的,使用这个就可以了)
    |--voc2007.txt          -2007标签
    |--voc2012.txt          -2012标签
    |--voc2007test.txt      -2007test标签
    |--images/              -数据图片
        |--XXXX.jpg
        |--...
|--imgs                 测试图片
    |--dog.jpg
    |--person.jpg
|--models               模型
    |--resnet_yolo.py       -resnet模型
    |--vgg_yolo.py          -vgg模型
    |--yoloLoss.py          -损失函数
|--utils                工具
    |--dataset.py           -数据集读取
    |--piplist2equal.py     -将requirements改成==形式(无用)
    |--xml2txt.py           -将标签从xml格式转成txt格式
|--train.py             训练代码
|--predict.py           预测代码
|--eval_voc.py          计算mAP代码
|--requirements.txt     环境


1. 环境准备

详细内容参考requirements.txt

2. 数据集准备

下载数据集
链接: https://pan.baidu.com/s/1hturxvztlt_ePnZt3TTzWQ 密码: 6qgn

解压数据集
1、将voc2007和voc2012的所有图片放到datasets/images目录下。

2、然后使用utils/xml2txt.py将xml文件转成txt格式. (PS:此步骤可省略)。

3.训练

python train.py

4.预测

python predict.py

5.计算mAP

python eval_voc.py

参考