mobilenetv2 yolo

### MobileNetV2与YOLO结合实现目标检测

#### 背景介绍
MobileNetV2作为一种高效的轻量级卷积神经网络，在计算资源有限的情况下表现出色。通过将MobileNetV2作为特征提取器应用于YOLO系列模型中，可以在保持较高精度的同时显著减少参数数量和运算复杂度[^1]。

#### 集成方法概述
为了使MobileNetV2更好地适配于YOLO架构下的目标检测任务，通常会采取以下措施：

- **调整输入尺寸**：由于MobileNetV2设计之初并非专为特定分辨率图像而生，因此需根据实际应用场景适当修改输入图片大小；

- **融合层设置**：考虑到两者之间可能存在维度差异等问题，在二者间加入必要的转换操作（如1×1卷积），以便顺利衔接；

- **多尺度预测机制保留**：尽管采用了更加精简的基础骨干网路，但仍应尽可能维持原有框架内关于不同尺度物体识别的能力特性不变。

#### 安装依赖库并准备环境
确保安装了Python以及PyTorch等相关开发工具包之后，可以通过pip命令来获取额外所需的第三方模块：

pip install torch torchvision opencv-python matplotlib numpy tqdm

#### 下载预训练权重文件
访问官方GitHub仓库或其他可信源下载预先训练好的MobileNetV2权值档案，并将其放置到指定目录下备用。

#### 修改配置文件
编辑`.cfg`格式定义文档中的超参选项，使之匹配所选硬件平台特点及具体业务需求。例如，对于GPU加速支持情况作出相应设定等。

#### 编写数据处理脚本
编写用于读取自定义类别标签列表、划分样本集等功能的小程序片段，辅助后续流程开展。

import os
from sklearn.model_selection import train_test_split


def prepare_data(image_dir, label_file):
    with open(label_file) as f:
        labels = [line.strip() for line in f.readlines()]
    
    images = []
    for root, dirs, files in os.walk(image_dir):
        for file_name in files:
            if file_name.endswith('.jpg'):
                full_path = os.path.join(root, file_name)
                images.append(full_path)

    X_train, X_val = train_test_split(images, test_size=0.2, random_state=42)
    
    return {'train': X_train, 'val': X_val}, labels

#### 启动训练过程
参照给定指令序列执行相关动作完成整个学习周期直至收敛稳定为止[^3]:

mkdir -p model
dos2unix train.txt
dos2unix test.txt
chmod +x darknet
nohup ./darknet detector train custom_dataset.data yolov3-mobilenetv2.cfg > output.log &