YOLO 目标检测教程

YOLO（You Only Look Once）是一种非常流行的目标检测算法，它可以在单个前向传播中同时预测边界框和类别概率。本教程将为您介绍如何使用YOLO进行目标检测。

安装依赖

在开始之前，请确保您已经安装了以下依赖：

• Python 3.6+
• TensorFlow 2.x
• OpenCV

您可以通过以下命令安装这些依赖：

pip install tensorflow opencv-python

数据集准备

YOLO需要一个标注好的数据集来进行训练。您可以使用以下命令下载并解压 COCO 数据集：

wget https://github.com/pdollar/coco/releases/download/V1.0/coco_2014_07_01.zip
unzip coco_2014_07_01.zip

训练模型

接下来，我们将使用 COCO 数据集来训练一个 YOLO 模型。以下是训练模型的示例代码：

import tensorflow as tf

# 加载 COCO 数据集
train_dataset = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    'path/to/coco/train2014',
    validation_split=0.2,
    subset="training",
    seed=123,
    image_size=(416, 416),
    batch_size=32)

# 加载 YOLO 模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/yolo_model')

# 训练模型
model.fit(train_dataset, epochs=10)

预测

训练完成后，您可以使用以下代码进行预测：

import cv2

# 加载图片
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 使用 YOLO 模型进行预测
predictions = model.predict(image)

# 处理预测结果
for prediction in predictions:
    # ... 处理预测结果 ...

# 显示结果
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

扩展阅读

如果您想了解更多关于 YOLO 的信息，可以阅读以下文章：

• YOLOv3 论文
• YOLOv4 论文

希望这个教程能帮助您入门 YOLO 目标检测！🎉