YOLO v4 实现目标检测详细教程

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YOLO v4 实现目标检测详细教程

2024-06-26 20:51| 来源: 网络整理| 查看: 265

前言

一、YOLO V4算法介绍

1.1 YOLOv4结构图

二、YOLO V4项目实现

2.1下载源代码，保存并解压

2.2下载训练的图片集

2.3利用label标注图片集

2.4将项目导入 Pycharm

2.5pycharm 环境配置

2.6运行yolo.py

2.7运行voc_annotation.py

2.8运行train.py

2.9运行predict.py

三、总结

3.1结果图片展示

3.2实验分析

3.3总结

前言

YOLOv4，作为物体检测领域的杰出代表，以其卓越的性能和广泛的应用受到了广泛关注。本文将详细解析YOLOv4的原理，带您深入了解其背后的技术原理和设计思路。

一、YOLO V4算法介绍

YOLOv4的算法原理主要基于深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），以实现高精度和高效率的物体检测。其核心原理可以概括为构建一个端到端的物体检测模型，该模型充分利用多尺度特征和多层次特征融合的方式进行物体检测。

1.1 YOLOv4结构图

具体来说，YOLOv4的算法流程可以分为以下几个关键部分：

输入端：通常包含图片预处理阶段，例如将输入图像缩放到网络所需的输入大小，并进行归一化等操作，以便模型能够更有效地处理图像数据。Backbone网络：主要是分类网络，用于提取通用的特征表示。在YOLOv4中，采用了CSPDarkNet53作为基准网络。这个网络结构通过使用Mish激活函数代替原始的ReLU激活函数，以及增加Dropblock模块，来进一步提升模型的泛化能力。Neck网络：进一步提升特征的多样性和鲁棒性。YOLOv4利用SPP（空间金字塔池化）模块来融合不同尺度大小的特征图，同时使用自顶向下的FPN（特征金字塔网络）特征金字塔与自底向上的PAN（路径聚合网络）特征金字塔，以增强网络的特征提取能力。Head网络：用于完成目标检测结果的输出。在YOLOv4中，使用了CIOU_Loss来代替Smooth L1 Loss函数，以及DIOU_nms来代替传统的NMS（非极大值抑制）操作，这些改进有助于进一步提高算法的检测精度。

除了上述的核心结构，YOLOv4还采用了一系列称为“bag of freebies”（BoF）和“bag of specials”（BoS）的方法和技巧。BoF是指那些只改变训练策略或增加训练成本，但不增加推理成本的方法。而BoS是指那些只会少量增加推理成本，但能显著提高目标检测精度的模块和后处理方法。这些方法和技巧的引入，使得YOLOv4在保持高效率的同时，实现了更高的检测精度。

总的来说，YOLOv4通过结合深度学习和计算机视觉的最新技术，构建了一个强大而高效的物体检测模型，适用于各种复杂场景下的物体检测任务。

二、YOLO V4项目实现 2.1下载源代码，保存并解压我是课堂老师发送的源代码压缩包，直接保存至U盘。yolov4代码地址：GitHub - bubbliiiing/yolov4-pytorch: 这是一个YoloV4-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型。

2.2下载训练的图片集在网页搜索自己想要标注的jpg图片通过图片下载扩展批量下载至“yolov4-pytorch-master\yolov4-pytorch-master\VOCdevkit\VOC2007\JPEGImages”中注意：下载图片不得少于100张下载的图片必须是jpg格式的图片

2.3利用label标注图片集 labelImg的github地址：GitHub - byhqsr/tzutalin-labelImg: 🖍️ LabelImg is a graphical image annotation tool and label object bounding boxes in imageslabellmg安装教程参考网页：图片标注工具Labelme的安装及使用方法-CSDN博客打开labelImg后点击open dir打开自己的原始图像文件夹，导入图片后进行标注

快捷键W，开始进行标注，对准要标记的人物或物品，进行标注；标注完成之后，会出现标注提示框，输入标注的属性，例如：pandas，点击OK，完成标注

标注完每张图片后点击File中的save as后选择保存的文件夹（"yolov4-pytorch-master\yolov4-pytorch-master\VOCdevkit\VOC2007\Annotations"），保存的图片格式为xml

2.4将项目导入 Pycharm pycharm下载网址（python IDE）： https://www.jetbrains.com/pycharm/anaoconda下载网址：https://www.anaconda.com/安装好上述两个必备软件后，打开pycharm将本地的 yolov4项目解压至 Pycharm 的 Project 项目中，Pycharm 自动识别后会完成项目加载。如下图所示，已完成 yolov4 项目的导入，进入 File 下的 Settings 进行 python 解释器设置。

2.5pycharm 环境配置检查是否正确安装好anaconda，windows+r打开cmd(或者打开conda promot ），输入：“conda --version”。若出现版本号，则安装成功。

选择 Settings 中的 Project 下的 Python interpreter，点击右上角的设置选择 add interpreter添加,选择anaoconda环境。

如果运行中还缺少其他库，Windows+R后输入 cmd进入命令提示符利用：pip install 库名 -i 镜像源网址

2.6运行yolo.py 使用自己训练好的模型进行预测一定要修改model_path和classes_path！ model_path指向logs文件夹下的权值文件，classes_path指向model_data下的voc_classes.txt训练好后logs文件夹下存在多个权值文件，选择验证集损失较低的即可。验证集损失较低不代表mAP较高，仅代表该权值在验证集上泛化性能较好。如果出现shape不匹配，同时要注意训练时的model_path和classes_path参数的修改

2.7运行voc_annotation.py 此步骤读取我们2.2保存的图片

2.8运行train.py 在运行前需要安装tensorboard，在anaconda prompt中输入：pip install tensorboard -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gevent如训练次数太多可修改198行中的训练次数,数据集小时训练次数应该不少于300次要注意的是自己训练的图片至少要100张以上，否则会出现数据集过小无法正常训练

运行train.py

2.9运行predict.py 输入图片位置要去掉引号

三、总结 3.1结果图片展示

3.2实验分析在训练过程中，模型损失逐渐降低。通过观察训练曲线，可以发现模型在训练后期趋于稳定，表明模型已经收敛

mAP就是把所有的类别的AP都算出来然后求个均值map的图形呈锯齿状说明原始数据的质量和精度较低，大家可寻找精度更高的数据集

3.3总结

本次实验虽然取得了一定的成果，但仍存在一些局限性。首先，实验所采用的数据集可能存在一定的偏差和局限性，这可能对模型的性能评估产生影响。为了更准确地评估模型的性能，我们需要使用更大规模、更具代表性的数据集进行训练和测试。其次，实验环境的配置也可能对实验结果产生影响。例如，不同的硬件设备和软件版本可能导致模型训练速度和性能的差异。因此，在后续的研究中，我们需要更加关注实验条件的统一性和可重复性。

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