本项目实现了 YOLOv3 目标检测算法，在PASCAL VOC 2012 数据集进行训练，结果如下：
+-------+-------------+---------+
| Index | Class | AP |
+-------+-------------+---------+
| 0 | aeroplane | 0.69184 |
| 1 | bicycle | 0.70512 |
| 2 | bird | 0.59364 |
| 3 | boat | 0.50391 |
| 4 | bottle | 0.40909 |
| 5 | bus | 0.65984 |
| 6 | car | 0.62673 |
| 7 | cat | 0.86832 |
| 8 | chair | 0.48145 |
| 9 | cow | 0.61252 |
| 10 | diningtable | 0.50475 |
| 11 | dog | 0.75524 |
| 12 | horse | 0.77794 |
| 13 | motorbike | 0.79668 |
| 14 | person | 0.74004 |
| 15 | pottedplant | 0.40477 |
| 16 | sheep | 0.60292 |
| 17 | sofa | 0.48324 |
| 18 | train | 0.76426 |
| 19 | tvmonitor | 0.67137 |
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---- mAP 0.63268 ----
训练模型之前，最好载入预训练权重，或者载入 Backbone 的预训练权重，不然效果很差。
Backbone 的预训练权重使用https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch给出的权重。下载完权重放在项目根目录下。
训练数据集使用 PASCAL VOC 数据集，数据集下载地址：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar
下载完成之后放在项目data/目录下。
下载得到 PASCAL VOC 数据集不是 yolo 要求的数据集格式，首先运行脚本转换格式：
python trans_voc2yolo.py
之后会在项目根目录下生成一个my_yolo_dataset/目录，里面是 yolo 格式的数据集。然后执行train.py脚本即可对模型进行训练。
训练过程会打印相关的损失函数值以及在验证集上的效果，修改val.py脚本中模型的权重路径为上面训练得到的权重路径，再执行val.py脚本即可对模型在验证集上进行测试，默认会将 mAP 进行输出，并将相应的图表绘制在run/目录下。
https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing/tree/master/pytorch_object_detection/yolov3_spp
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