FFCA-YOLO复现

### 如何复现 FFCA-YOLO 模型 为了成功复现 FFCA-YOLO 模型，需遵循一系列具体步骤来准备环境、获取必要的资源并编写实验代码。 #### 1. 环境搭建 首先，创建一个适合深度学习开发的 Python 虚拟环境。推荐使用 Anaconda 来管理依赖项： ```bash conda create -n ffca-yolo python=3.8 conda activate ffca-yolo ``` 安装 PyTorch 及其相关库，确保版本兼容性： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` #### 2. 获取源码与预训练权重 访问原始论文作者发布的 GitHub 页面下载官方实现代码以及预训练模型参数文件。通常这些资料会放在项目的 `weights` 文件夹下[^1]。 #### 3. 数据集准备 根据研究描述，FFCA-YOLO 主要应用于遥感图像中小目标检测任务。因此，建议采用类似的公开数据集如 DIOR 或者 UAVDT 进行测试。对于自定义的数据集，则需要按照 YOLO 的标注格式转换工具处理成 `.txt` 标签文件[^2]。 #### 4. 修改配置文件 编辑项目根目录下的 `yolov5.yaml` 和其他相关设置文档以适应特定应用场景的需求。特别是调整输入尺寸 (`img_size`)、批量大小 (`batch_size`) 等超参选项至合理范围。 #### 5. 训练过程 启动训练脚本前，请确认 GPU 设备已正确连接，并通过命令行指定路径指向本地存储的数据集位置： ```python !python train.py --data custom_data.yaml \ --cfg models/yolov5m.yaml \ --weights '' \ --project runs/train/exp_ffca_yolo \ --name exp_01 \ --epochs 300 \ --batch-size 16 \ --device 0\ --workers 8 ``` 此段代码展示了如何调用训练函数，其中包含了多个重要参数的选择，比如使用的设备编号(`--device`)、工作线程数(`--workers`)等。 #### 6. 测试与评估 完成一轮完整的迭代之后，可以利用内置的功能对新训练出来的网络结构做初步检验： ```python from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.metrics import ap_per_class def evaluate(model, dataloader): model.eval() stats = [] seen = 0 with torch.no_grad(): for batch_i, (imgs, targets, paths, shapes) in enumerate(dataloader): imgs = imgs.to(device).float() / 255. pred = model(imgs)[0] target_boxes = targets[:, 1:].cpu().numpy() det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6) for si, predi in enumerate(det): labels = targets[targets[:, 0] == si, 1:] nl = len(labels) tcls = labels[:, 0].tolist() if nl else [] if len(predi) == 0: continue # Convert to numpy arrays and adjust coordinates back to original image size predi = predi.cpu().numpy() boxes = scale_coords(imgs.shape[2:], predi[:, :4], shapes[si][0]).round() # Compute AP per class using the pycocotools library or similar method result = ap_per_class(tp, conf, pred_cls, target_cls) stats.append(result + (seen,)) evaluate(model, val_loader) ``` 上述代码片段实现了基本的目标检测精度测量逻辑，包括非极大值抑制(non-max suppression)，坐标缩放(scale coords)，以及计算各类别的平均精确度(AP)。