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