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方法一:在GitHub上,Code -> Download ZIP(有的时候会有一些问题,不建议)
方法二:使用Git
GitHub中项目的README.md部分仔细阅读(说明书),其中:
复制Git命令git clone https://github.com/BobLiu20/YOLOv3_PyTorch.git
在终端中运行下载到本地
(Git的下载安装及配置参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/123195804)
作者写在了README.md部分:
打开下载的YOLOv3_PyTorch代码包中requirements.txt
文件可以看见跑这个项目需要用到的库,一个一个用pip安装非常繁琐,复制上述第三行代码pip3 install -r requirements.txt --user
在终端中运行即可自动安装。
同样在终端中运行
根据README.md,需要下载预训练权重。YOLOv3作为一个深度卷积神经网络,整体分为两部分,backbone和其余部分。backbone里面的参数初始化不是随机初始化的,而是加载预训练的数据,即提前在其他数据集上训练过,让模型有了一个基本的识图能力,接下来模型的其余部分再放到coco数据集上去训练,使得它在具有识图能力的基础上获得检测物体的能力,所以需要一个预训练的权重文件用来初始化backbone参数。
该文件darknet53_weights_pytorch.pth
是一个pth文件,即训练的权重文件。
谷歌云盘或者百度云盘即可下载,下载好了之后把它放到项目的weights
文件夹中。
根据README.md,需要到training文件夹里启动Python脚本training.py
,同时training.py
需要一系列外部参数,这些外部参数定义和赋值放在 params.py
中:
在终端中运行上述代码
你以为这样就可以顺利的训练了吗?no!肯定会报错。
其实在复现代码没有想象的那么简单,把代码、数据下载下来,然后回车,程序就运行了?没有这么简单,都要先debug一遍。
之后就是跟着报错问题一步一步改,直到程序成功运行~
其实复现GitHub中的代码就只要跟着README.md一步一步来就好了,that’s all.
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