YOLO-UMIOW

### YOLO UMIOW 技术介绍

YOLO UMIOW 是一种基于YOLO架构的目标检测解决方案，专为特定应用场景优化。该方案不仅继承了YOLO系列模型高效快速的特点[^2]，还针对不同行业需求进行了定制化调整。

#### 安装与配置环境

为了顺利运行YOLO UMIOW项目，建议先搭建好Python开发环境并安装必要的依赖库：

pip install numpy opencv-python matplotlib tensorflow

接着克隆官方仓库获取最新源码版本：

git clone https://github.com/umioworld/yoloumio.git
cd yoloumio

#### 数据准备与预处理

对于训练集的构建，推荐采用专门的数据标注工具如`Yolo_mark`来提高效率和准确性[^3]。完成图片及其对应标签文件(.txt)的准备工作之后，按照指定格式整理成标准目录结构以便后续调用。

#### 训练过程概述

启动训练之前需编辑配置文件(`yolov?.cfg`)设置超参数以及路径指向等重要选项。具体命令如下所示：

./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov?.cfg darknet53.conv.74

此处假设使用Darknet框架执行上述操作；当然也可以迁移到其他支持ONNX导出功能的平台之上实现跨设备部署。

#### 测试评估环节

当模型收敛稳定后即可进入验证阶段，加载最优权重文件对测试样本实施推理预测，并借助可视化手段直观展示效果优劣之处。

import cv2
from utils import load_class_names, plot_boxes_cv2

def detect_objects(image_path, weights_file='backup/yolov?.weights'):
    net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('cfg/yolov?.cfg', weights_file)
    image = cv2.imread(image_path)
    
    h, w = image.shape[:2]
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (w, h), swapRB=True, crop=False)

    layer_names = net.getLayerNames()
    output_layers = [layer_names[i[0]-1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

    net.setInput(blob)
    outputs = net.forward(output_layers)

    boxes, confidences, class_ids = [], [], []
    # ...省略解析逻辑...
    
    result_image = plot_boxes_cv2(image=image.copy(), detections=outputs, class_names=load_class_names())
    return result_image