基于Keras版本YOLOV7模型的锂电池自燃预警烟雾检测实践

距离YOLOV7发布已经有一段时间了,但是它的热度并没有降低,最近又有很多研究工作基于YOLOV7开展进行,为了上手实践学习使用YOLOV7,我在前面的博文里面已经写了好几篇关于YOLOV7的开发教程了,感兴趣的话可以看下。

基于Keras版本YOLOV7模型的锂电池自燃预警烟雾检测实践_第1张图片

文章链接如下:

《基于yolov4作者最新力作yolov7目标检测模型实现火点烟雾检测》

《YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算超详细教程》

《基于YOLOv7官方开源的的关键点检测DEMO》

原始的YOLOV7都是基于PyTorch框架开发的出来的模型,我之前是用的比较多的框架其实是Keras和Tensorflow,而PyTorch是今年才开始逐渐去用的框架,因为很多时候最新的模型发布的时候都是基于PyTorch框架开发出来的。

这周leader给我了一个Keras版本的项目,让我自己实际试用一下在后续的工作中进行对比分析,我就基于之前做的一个数据集来开发了整个项目。

项目整体如下所示 :

基于Keras版本YOLOV7模型的锂电池自燃预警烟雾检测实践_第2张图片

 为了简化和更加高效地使用这个项目,我做了很多地方的改造处理,后续有时间再详解。

在最开始可以基于autoAnchors.py模块完成自建数据集Anchors数据的计算,可视化效果如下:

基于Keras版本YOLOV7模型的锂电池自燃预警烟雾检测实践_第3张图片

 接下来看下数据集,进入dataset目录,如下所示:

基于Keras版本YOLOV7模型的锂电池自燃预警烟雾检测实践_第4张图片

 进入JPEGImages目录,如下所示:

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 进入labels目录,如下所示:

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 进入xmls目录,如下所示:

基于Keras版本YOLOV7模型的锂电池自燃预警烟雾检测实践_第7张图片

 train.txt和test.txt内数据内容结构格式完全一致,如下所示:

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 results结果目录如下所示:

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 测试检测实例如下:

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基于Keras版本YOLOV7模型的锂电池自燃预警烟雾检测实践_第12张图片

 节后有时间再详细补充。

 

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