yolov4-tiny.conv.29是我们下载的预训练权重的位置 它是直接放在darknet-master源文件夹下的所以前面就不用写子文件中名字了 2.如果中间训练断了,我们继续训练 在darknet-master文件目录下打开cmd,输入 darknet.exe detector train ok/new.data cfg/yolov4-tiny-new.cfg ok/runs/yolov4-tiny-new_last.weights...
一、pytorch环境搭建 1.创建新环境 2.激活环境 3.按照版本下载 二、labelimg的安装 三、数据处理部分 1、rename数据文件 2、数据加强 四、yolov4训练过程 五、租用GPU 一、pytorch环境搭建 在安装anaconda的前提下 在编译器pycharm的终端 1.创建新环境 conda create -n pytorch1.6_cuda10.2 python=3.7 //创从大...
这是一个YoloV4-tiny-pytorch的源码,可以用于训练自己的模型。. Contribute to bubbliiiing/yolov4-tiny-pytorch development by creating an account on GitHub.
代码中的yolov4_tiny_voc.pth是基于416x416的图片训练的。 小技巧的设置 在train.py文件下: 1、mosaic参数可用于控制是否实现Mosaic数据增强。 2、Cosine_scheduler可用于控制是否使用学习率余弦退火衰减。 3、label_smoothing可用于控制是否Label Smoothing平滑。
你看看是不是整个时间都在进行数据预处理，而模型太小了，ＧＰＵ根本没怎么执行就直接回到预处理阶段了...
我的結果是tiny-3l的結果, 在log檔裡512x512分別是70.5, 73.5, 73.6. 運行tes.pyt會比這個結果略高, 不過目前沒有空的gpu能測. 若要用u5訓練voc的話, 可以嘗試以下hyper parameter. lr0: 0.0032 lrf: 0.12 momentum: 0.843 weight_decay: 0.00036 warmup_epochs: 2.0 warmup_momentum: 0.5 warmup_bias_...
backup = /home/yolo_v2_tinydarknet/darknet/backup/ /* 这个路径是YOLO用于备份的,在训练过程中YOLO会不断地对产生的weights文件进行备份,darknet目录下就自带一个backup文件夹,这个路径指向那里。 2、examples/yolo.c 文件中: train_yolo函数中:
epochs可以随意改变,别的博客写的是python train.py --data-cfg data/rbc.data --cfg cfg/yolov3-tiny.cfg --epochs 10,但是我在–data后加-cfg会报错,所以去掉。 训练完成后会得到模型 9.预测 这样就到了最后的预测阶段,可以拿到最后的被标注的图片,把我们需要进行预测的图片也就是数据集里的图片放到data...
训练所需的yolo4_weights.pth可在百度网盘中下载。 链接:https://pan.baidu.com/s/1oXz13QwLx1lnXct538qL2Q 提取码: 16qc yolo4_weights.pth是coco数据集的权重。 yolo4_voc_weights.pth是voc数据集的权重。 VOC数据集下载地址如下,里面已经包括了训练集、测试集、验证集(与测试集一样),无需再次划分: ...
2020年6月28日,CVer第一时间推文:YOLOv4-Tiny来了!371 FPS! 距离YOLOv4正式推出,已经2个多月了。因为YOLO系列官方源码(v1-v4)都是用 C 语言编写的,代码太"硬核"。很多人习惯用Python搞事情,所以网上出现了各种基于 xxx 框架的 YOLOv4复现版本。