Pytorch-YOLOV4-火焰目标检测
简介
本资源文件提供了基于Pytorch实现的YOLOV4模型，专门用于火焰目标检测。该模型能够高效地识别图像或视频中的火焰目标，适用于火灾预警、安全监控等场景。
功能特点
- 高效检测：利用YOLOV4算法，能够在实时视频流中快速检测火焰目标。
- 高精度识别：经过优化训练，模型在火焰检测任务上表现出色，具有较高的识别精度。
- 易于使用：提供了完整的训练和预测代码，用户可以轻松上手进行火焰检测任务。
环境要求
- Python 3.x
- Pytorch 1.2.0
- CUDA 10.0（可选，用于GPU加速）
使用步骤
- 安装依赖：
pip install -r requirements.txt -
下载预训练权重： 可以从提供的链接下载预训练权重文件
yolo4_weights.pth，并放置在model_data目录下。 - 训练模型：
根据需要修改
train.py中的配置参数，然后运行以下命令开始训练：python train.py - 预测：
训练完成后，可以使用
predict.py进行火焰检测。修改predict.py中的model_path和classes_path参数，指向训练好的权重文件和类别文件，然后运行：python predict.py --image img/fire.jpg
注意事项
- 训练数据集应包含火焰和非火焰的图像，并进行适当的标注。
- 训练过程中可以使用Mosaic数据增强、Cosine_scheduler学习率衰减等技巧提升模型性能。
参考资料
本资源文件的实现参考了CSDN博客文章《Pytorch-YOLOV4-火焰目标检测》，详细内容可查阅该文章。
贡献
欢迎对本项目进行改进和优化，提交Pull Request或Issue。
许可证
本项目遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。