yolov4搭建pytorch

### 使用PyTorch实现YOLOv4模型构建 #### 1. 准备工作 为了使用PyTorch搭建YOLOv4模型，首先需要安装必要的依赖库。可以利用`pip`来完成这些操作。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio opencv-python matplotlib tqdm ``` #### 2. 下载预训练权重与配置文件 获取官方发布的YOLOv4 Darknet格式的预训练权重以及对应的`.cfg`配置文件对于快速启动项目非常重要。可以从Darknet官方网站或其他可靠资源处下载这些文件[^2]。 #### 3. 转换Darknet到PyTorch 由于原始的YOLOv4是由Darknet框架开发出来的，因此有必要编写一段脚本来将Darknet模型转换成PyTorch可读取的形式。这通常涉及到解析`.cfg`文件并将相应的层映射至PyTorch中的模块。 ```python import torch.nn as nn class ConvBnLeakyReLU(nn.Module): """Convolution followed by batch normalization and Leaky ReLU activation""" def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=None, dilation=1, groups=1, bias=True, eps=1e-5, momentum=0.1): super(ConvBnLeakyReLU, self).__init__() if not padding and kernel_size != 1: padding = (kernel_size - 1) // 2 * dilation self.conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=bias) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels, eps=eps, momentum=momentum) def forward(self, x): return nn.LeakyReLU(0.1)(self.bn(self.conv(x))) ``` 这段代码展示了如何创建一个带有批标准化和泄漏整流线性单元激活函数的基础卷积块，这是YOLO架构中常见的组件之一。 #### 4. 定义YOLOv4网络结构 接下来就是按照YOLOv4论文描述的方式定义整个神经网络了。考虑到篇幅原因，在这里只给出部分核心代码片段作为示意： ```python def create_modules(module_defs): """ Constructs module list of layer blocks from module configuration in module_defs. Args: module_defs (list): List containing dictionary with each block's parameters Returns: net_info(dict), module_list(list): Network information and a list of modules built according to the config file """ hyperparams = module_defs.pop(0) output_filters = [int(hyperparams["channels"])] module_list = nn.ModuleList() for i, module_def in enumerate(module_defs): modules = nn.Sequential() if module_def['type'] == 'convolutional': bn = int(module_def.get('batch_normalize', 0)) filters = int(module_def['filters']) kernel_size = int(module_def['size']) pad = (kernel_size - 1) // 2 if int(module_def.get('pad', 0)) else 0 modules.add_module(f'conv_{i}', nn.Conv2d( in_channels=output_filters[-1], out_channels=filters, kernel_size=kernel_size, stride=int(module_def['stride']), padding=pad, bias=not bn)) if bn: modules.add_module(f'batch_norm_{i}', nn.BatchNorm2d(filters, momentum=0.9, eps=1e-5)) if module_def.get('activation') == "leaky": modules.add_module(f'leaky_{i}', nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True)) elif module_def['type'] == 'shortcut': ... # Add more types like upsample, route etc. module_list.append(modules) output_filters.append(filters) return hyperparams, module_list ``` 上述代码实现了从给定的配置列表中动态生成各个层次的功能，并将其加入到`nn.ModuleList()`对象里去。注意这里的省略号代表还需要继续补充其他类型的层（比如跳跃连接、上采样等），具体细节可以根据实际需求调整。 #### 5. 加载预训练参数 一旦完成了模型的设计之后就可以加载之前准备好的预训练权重了。这部分逻辑相对简单一些，主要是通过遍历两个不同框架之间的变量名来进行匹配赋值。 ```python model.load_state_dict(torch.load(pretrained_weights_path)) ``` 当然如果遇到名称不一致的情况可能需要用到更复杂的映射策略。 ---