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开源软件名称:yolodet-pytorch开源软件地址:https://gitee.com/wuzhihao7788/yolodet-pytorch开源软件介绍:简体中文 | English YOLODet-PyTorchYOLODet-PyTorch是端到端基于pytorch框架复现yolo最新算法的目标检测开发套件,旨在帮助开发者更快更好地完成检测模型的训练、精度速度优化到部署全流程。YOLODet-PyTorch以模块化的设计实现了多种主流YOLO目标检测算法,并且提供了丰富的数据增强、网络组件、损失函数等模块。 目前检测库下模型均要求使用PyTorch 1.5及以上版本或适当的develop版本。 内容简介特性:
支持的模型:更多的Backone:
数据增强方法:
损失函数支持:
训练技巧支持:
扩展特性:
代码结构说明yolodet-pytorch├──cfg #模型配置文件所在目录(yolov5,yolov4等)├──tools #工具包,包含训练代码,测试代码和推断代码入口。├──yolodet #YOLO检测框架核心代码库│ ├──apis #提供检测框架的训练,测试和推断和模型保存的接口│ ├──dataset #包含DateSet,DateLoader和数据增强等通用方法│ ├──models #YOLO检测框架的核心组件集结地│ │ ├──detectors #所有类型检测器集结地│ │ ├──backbones #所有骨干网络集结地│ │ ├──necks #所有necks集结地│ │ ├──heads #heads集结地│ │ ├──loss #所有损失函数集结地│ │ ├──hooks #hooks集结地(学习率调整,模型保存,训练日志,权重更新等)│ │ ├──utils #所有工具方法集结地 安装说明安装和数据集准备请参考 INSTALL.md 。 快速开始请参阅 GETTING_STARTED.md 了解YOLODet的基本用法。 预训练模型查看预训练模型请点击【这里】 重要说明由于该检测框架为个人闲暇之余,处于对深度学习的热爱,自己单独编写完成,也由于自己囊中羞涩,没有充足的显卡资源,提供的MSCOCO大型数据集的预训练模型为未完整训练的模型,后面会陆陆续续提供完整版的预训练模型,敬请大家期待。对于小型数据集本人已经测试和验证过,并在实际项目中使用过该框架训练的模型,没有问题,精度和速度都能保证。 鸣谢
如何贡献代码欢迎你为YOLODet提供代码,也十分感谢你的反馈。本人将不断完善和改进这个基于PyTorch实现的YOLO全系列的目标检测框架,并希望更多志同道合的爱好者和从业者能参与进来,共同维护这个项目。如有对此感兴趣的同学,可联系我的gmail邮箱:[email protected],期待与你一起完善和进步。 |
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