yolov4-tiny-pytorch版的火焰检测,可完全实时检测,效果超乎你想象!!!

yolov4-tiny-pytorch版的火焰检测,框架中包括已经训练好的火焰模型,该火焰模型是通过训练2000多张火焰数据集训练而成,下载后可直接运行检测
1.使用环境cuda 10.0,环境装好后使用nvcc -V检测,出现以下说明cuda安装完成
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2.下载框架,yolov4-tiny-pytorch版的火焰检测源码,框架中包括已经训练好的火焰模型,
源码地址在最下方!

3.使用python 3.6环境,下载重要的torch和torchvision库,使用命令:

pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

4.下载其他的库:

pip install numpy==1.16.1
pip install opencv-python
pip install tqdm
pip install Pillow

5.环境配置好后,找到video.py
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6.运行video.py文件,展示效果,帧率基本上在30fps,可实时检测。
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7.想要训练的依次运行
voc2yolo4.py、voc_annotation.py和train.py文件即可开始训练
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9.最后,源码地址:https://download.csdn.net/download/liaoqingjian/22761642?spm=1001.2014.3001.5501
该数据源码包括数据集和火焰模型,需要9.9元,训练标注不易,希望理解。

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