实测mAP达57.3！PyTorch-YOLOv3目标检测性能全解析

【免费下载链接】PyTorch-YOLOv3 eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3: 是一个基于PyTorch实现的YOLOv3目标检测模型。适合用于需要实现实时目标检测的应用。特点是可以提供PyTorch框架下的YOLOv3模型实现，支持自定义模型和数据处理流程。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyTorch-YOLOv3

PyTorch-YOLOv3是基于PyTorch实现的YOLOv3目标检测模型，适合需要实时目标检测的应用。本文将从性能测试数据、安装部署流程、实际检测效果三个维度，带您全面了解这个模型的实战价值。

性能测试数据对比

该项目在COCO数据集上的测试结果显示，其性能已接近官方实现。当输入图像尺寸为608x608时，mAP（mean Average Precision，平均精度均值）达到57.3，仅比官方实现的57.9低0.6个百分点；而在416x416尺寸下，该实现的mAP为55.5，甚至超过官方的55.3。

Model	mAP (min. 50 IoU)
YOLOv3 608 (paper)	57.9
YOLOv3 608 (this impl.)	57.3
YOLOv3 416 (paper)	55.3
YOLOv3 416 (this impl.)	55.5

在速度方面，Darknet-53 backbone在1080ti显卡上的推理速度为74 FPS，接近官方Titan X上76 FPS的水平。

Backbone	GPU	FPS
ResNet-101	Titan X	53
ResNet-152	Titan X	37
Darknet-53 (paper)	Titan X	76
Darknet-53 (this impl.)	1080ti	74

安装部署流程

从源码安装

推荐使用poetry虚拟环境进行安装，以确保环境隔离。

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyTorch-YOLOv3
cd PyTorch-YOLOv3/
pip3 install poetry --user
poetry install

安装完成后，需通过poetry shell进入虚拟环境，或在命令前添加poetry run前缀。

下载预训练权重和数据集

执行以下命令下载预训练权重：

./weights/download_weights.sh

若需在COCO数据集上进行测试或训练，可下载COCO数据集：

./data/get_coco_dataset.sh

通过pip安装

若需将该项目作为其他Python项目的依赖，可使用pip安装：

pip3 install pytorchyolo --user

此方法会安装yolo-detect、yolo-train和yolo-test三个命令行工具，可直接在终端使用。

实际检测效果展示

使用预训练权重对样例图片进行检测，命令如下：

poetry run yolo-detect --images data/samples/

以下是部分检测结果示例：

总结与展望

PyTorch-YOLOv3在保持与官方实现相近性能的同时，提供了PyTorch框架下的便捷实现，支持自定义模型和数据处理流程。无论是科研实验还是实际应用开发，都能满足实时目标检测的需求。

后续可尝试基于该项目进行二次开发，如训练自定义数据集、优化模型结构以提升速度或精度。项目源码和更多详细信息可查看README.md。

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