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Tc.小浩
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01dd9470
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2月 04, 2023
作者:
_白鹭先生_
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01dd9470
## YOLOV7
:You Only Look Once
目标检测模型在pytorch当中的实现
## YOLOV7
-OBB:You Only Look Once OBB旋转
目标检测模型在pytorch当中的实现
---
## 目录
...
...
@@ -13,10 +13,10 @@
9.
[
参考资料 Reference
](
#Reference
)
## Top News
**`202
2-07
`**
:
**仓库创建,支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整、新增图片裁剪、支持多GPU训练、支持各个种类目标数量计算、支持heatmap、支持EMA。**
**`202
3-02
`**
:
**仓库创建,支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整、新增图片裁剪、支持多GPU训练、支持各个种类目标数量计算、支持heatmap、支持EMA。**
## 相关仓库
| 模型 | 路径 |
|
目标检测
模型 | 路径 |
| :----- | :----- |
YoloV3 | https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch
Efficientnet-Yolo3 | https://github.com/bubbliiiing/efficientnet-yolo3-pytorch
...
...
@@ -28,25 +28,23 @@ YoloV5-V6.1 | https://github.com/bubbliiiing/yolov5-v6.1-pytorch
YoloX | https://github.com/bubbliiiing/yolox-pytorch
YoloV7 | https://github.com/bubbliiiing/yolov7-pytorch
YoloV7-tiny | https://github.com/bubbliiiing/yolov7-tiny-pytorch
YoloV7-OBB | https://github.com/Egrt/yolov7-obb
## 性能情况
| 训练数据集 | 权值文件名称 | 测试数据集 | 输入图片大小 | mAP 0.5
:0.95 | mAP 0.5
|
| :-----: | :-----: | :------: | :------: | :------: |
:-----: |
|
COCO-Train2017 |
[
yolov7_weights.pth
](
https://github.com/bubbliiiing/yolov7-pytorch/releases/download/v1.0/yolov7_weights.pth
)
| COCO-Val2017 | 640x640 | 50.7 | 69.2
| COCO-Train2017 |
[
yolov7_x_weights.pth
](
https://github.com/bubbliiiing/yolov7-pytorch/releases/download/v1.0/yolov7_x_weights.pth
)
| COCO-Val2017 | 640x640 | 52.4 | 70.5
| 训练数据集 | 权值文件名称 | 测试数据集 | 输入图片大小 | mAP 0.5 |
| :-----: | :-----: | :------: | :------: | :------: |
|
SSDD |
[
yolov7_weights.pth
](
https://github.com/bubbliiiing/yolov7-pytorch/releases/download/v1.0/yolov7_weights.pth
)
| SSDD-Val | 640x640 | 85.4
### 预测结果展示
![
预测结果
](
img/test.jpg
)
## 所需环境
torch==1.2.0
为了使用amp混合精度,推荐使用torch1.7.1以上的版本。
## 文件下载
训练所需的权值可在百度网盘中下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1uYpjWC1uOo3Q-klpUEy9LQ
提取码: pmua
VOC
数据集下载地址如下,里面已经包括了训练集、测试集、验证集(与测试集一样),无需再次划分:
链接: https://pan.baidu.com/s/1
9Mw2u_df_nBzsC2lg20fQA
提取码:
j5ge
SSDD
数据集下载地址如下,里面已经包括了训练集、测试集、验证集(与测试集一样),无需再次划分:
链接: https://pan.baidu.com/s/1
vCAt9EuK3xJ_QiBdbcbHT
提取码:
seqb
## 训练步骤
### a、训练VOC07+12数据集
...
...
@@ -55,6 +53,7 @@ VOC数据集下载地址如下,里面已经包括了训练集、测试集、
2.
数据集的处理
修改voc_annotation.py里面的annotation_mode=2,运行voc_annotation.py生成根目录下的2007_train.txt和2007_val.txt。
生成的数据集格式为image_path, x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4(polygon), class。
3.
开始网络训练
train.py的默认参数用于训练VOC数据集,直接运行train.py即可开始训练。
...
...
@@ -173,3 +172,4 @@ img/street.jpg
## Reference
https://github.com/WongKinYiu/yolov7
https://github.com/bubbliiiing/yolov7-pytorch
img/street.jpg
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