[[TOC]]

前言

• 使用的pytorch版本为1.10

• 主干网络替换为了改进的ResNet50

• 代码对应博客地址：[链接]

• VOC2007数据集下载地址：[链接]

• 权重下载地址：google drive: [link]，百度网盘：[链接] 提取码: yolo

开始

训练

1.1. 使用VOC2007数据集训练步骤

1. 下载数据集放入文件夹中

2. 运行write_txt.py生成训练以及测试需要用到的文本文件

3. 运行train.py开始训练

1.2. 使用自己的训练集训练

1. 将xml文件放入\VOCdevkit\VOC2007\Annotations

2. 将.jpg文件放入\VOCdevkit\VOC2007\JPEGImages

3. 更改write_txt.py中的VOC_CLASSES

4. 更改yoloData.py，yoloLoss.py与new_resnet.py中的CLASS_NUM

5. 运行write_txt.py生成训练以及测试需要用到的文本文件

6. 运行train.py开始训练

测试

1. 测试文件为predict.py

2. 加载直接训练好的权重文件放到model.load_state_dict(torch.load(your model weight path))，你的测试图片路径img_root

3. 直接运行即可