ultralytics/yolov3 Docker 镜像 - 轩辕镜像

Ultralytics YOLOv3 Docker镜像文档

镜像概述和主要用途

YOLOv3是一款由Ultralytics开发的先进计算机视觉模型，代表了其在未来视觉AI方法方面的开源研究成果。该Docker镜像封装了YOLOv3模型及其运行环境，提供了便捷的目标检测解决方案，支持从PyTorch到ONNX、CoreML和TFLite等多种模型格式的导出与部署。

!YOLOv3 Banner

核心功能和特性

• 高效目标检测：采用先进的YOLOv3算法，实现快速准确的实时目标检测
• 多模型支持：提供多种预训练模型选择，从nano到xlarge，平衡速度与精度
• 多格式导出：支持导出为ONNX、CoreML、TFLite等多种格式，适应不同部署场景
• 灵活推理源：支持图像、视频、摄像头、屏幕截图、网络流等多种输入源
• 易于训练：提供完整的训练流程，支持自定义数据集训练
• 跨平台兼容：可在多种环境中运行，包括GPU加速和CPU环境

使用场景和适用范围

• 实时监控系统：安全监控、交通流量分析、公共场所监控
• 智能零售：顾客行为分析、货架商品识别与库存管理
• 自动驾驶：道路目标检测、行人与车辆识别
• 工业质检：生产线上的缺陷检测与质量控制
• ***影像：医学图像中的病灶检测与分析
• 机器人视觉：机器人导航、物体抓取与避障
• 农业监测：作物健康状况评估、病虫害识别

快速开始

Docker镜像拉取

bash
docker pull ultralytics/yolov3

基本推理示例

bash
docker run --rm -v $(pwd):/usr/src/app ultralytics/yolov3 python detect.py --source [***]

详细使用方法

1. 安装与环境准备

Docker运行环境要求

• Docker Engine 19.03+
• 如需GPU加速：nvidia-docker及CUDA支持

镜像拉取

bash
docker pull ultralytics/yolov3:latest

2. 推理功能使用

基本推理命令

bash
docker run --rm -v $(pwd):/usr/src/app ultralytics/yolov3 python detect.py --weights yolov3.pt --source <输入源>

支持的输入源类型

bash
# 摄像头
docker run --rm --device /dev/video0 -v $(pwd):/usr/src/app ultralytics/yolov3 python detect.py --source 0

# 图像文件
docker run --rm -v $(pwd):/usr/src/app ultralytics/yolov3 python detect.py --source img.jpg

# 视频文件
docker run --rm -v $(pwd):/usr/src/app ultralytics/yolov3 python detect.py --source vid.mp4

# 目录中的所有图像
docker run --rm -v $(pwd):/usr/src/app ultralytics/yolov3 python detect.py --source path/

# ***视频
docker run --rm -v $(pwd):/usr/src/app ultralytics/yolov3 python detect.py --source '[***]

# RTSP流
docker run --rm -v $(pwd):/usr/src/app ultralytics/yolov3 python detect.py --source 'rtsp://example.com/media.mp4'

推理参数配置

3. 模型训练

基本训练命令

bash
docker run --rm -v $(pwd):/usr/src/app ultralytics/yolov3 python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov3.yaml --batch-size 16

支持的模型配置

自定义数据集训练

1. 准备自定义数据集，遵循YOLO格式
2. 创建数据集配置文件（如custom_data.yaml）
3. 运行训练命令：

bash
docker run --rm -v $(pwd):/usr/src/app ultralytics/yolov3 python train.py --data custom_data.yaml --epochs 100 --weights yolov3s.pt --batch-size 16

4. 模型导出

支持导出为多种格式以适应不同部署场景：

bash
# 导出为ONNX格式
docker run --rm -v $(pwd):/usr/src/app ultralytics/yolov3 python export.py --weights yolov3.pt --include onnx

# 导出为TFLite格式
docker run --rm -v $(pwd):/usr/src/app ultralytics/yolov3 python export.py --weights yolov3.pt --include tflite

# 导出为CoreML格式
docker run --rm -v $(pwd):/usr/src/app ultralytics/yolov3 python export.py --weights yolov3.pt --include coreml

支持的导出格式：

• ONNX: --include onnx
• TFLite: --include tflite
• CoreML: --include coreml
• TensorRT: --include engine
• OpenVINO: --include openvino

Docker Compose配置示例

以下是一个使用GPU加速的docker-compose配置示例：

yaml
version: '3.8'

services:
  yolov3:
    image: ultralytics/yolov3:latest
    runtime: nvidia
    volumes:
      - ./data:/usr/src/app/data
      - ./runs:/usr/src/app/runs
    environment:
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
    command: python detect.py --source data/images --weights yolov3.pt --img 640 --conf 0.25

运行：

bash
docker-compose up

高级配置

环境变量

多GPU训练

bash
docker run --rm --runtime=nvidia -v $(pwd):/usr/src/app ultralytics/yolov3 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 2 train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov3.yaml --batch-size 32

集成与扩展

与其他工具集成

• Roboflow: 标签和导出自定义数据集直接用于YOLOv3训练
• ClearML: 自动跟踪、可视化和远程训练YOLOv3模型
• Comet: 保存模型、恢复训练、可视化和调试预测
• Neural Magic: 使用DeepSparse加速YOLOv3推理，最高可达6倍提速

Ultralytics HUB

Ultralytics HUB提供无代码的模型训练和部署平台：

1. 访问 Ultralytics HUB
2. 上传数据集
3. 训练自定义YOLOv3模型
4. 部署到各种平台

许可证信息

Ultralytics提供两种许可选项：

• AGPL-3.0许可证: 适合学生和爱好者的开源许可证，促进开放协作和知识共享。
• 企业许可证: 专为商业用途设计，允许将Ultralytics软件和AI模型无缝集成到商业产品和服务中。

如需商业用途，请通过Ultralytics Licensing联系。

获取支持

• GitHub Issues: 报告bug和功能请求
• ***社区: 提问和讨论
• 文档: YOLOv3 Docs
• 教程: 提供从基础到高级的完整教程

联系方式

• GitHub: ultralytics/yolov3
• ***: Ultralytics ***
• ***: @ultralytics
• ***: Ultralytics ***