放在darknet目录下的backup文件夹(需要新建backup文件夹) 在darknet目录下打开cmd(地址栏输入cmd即可) 输入如下命令即可测试 测试图片: darknet.exe detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg backup/yolov4.weights xxx.jpg 1. 测试视频: darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg backup/yo...
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1.下载文件、安装依赖、下载权重、下载数据集 $ git clone https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 $ cd PyTorch-YOLOv3/ $ sudo pip3 install -r requirements.txt $ cd weights/ $ bash download_weights.sh $ cd data/ $ bash get_coco_dataset.sh 2.检测网络 使用预训练权重来预测图像(...
为了配置YOLOv3的环境并使用PyTorch,你可以按照以下步骤进行: 1. 安装PyTorch 首先,确保你已经安装了Python。然后,根据你的操作系统和硬件配置,访问PyTorch官网选择合适的安装命令进行安装。例如,如果你使用的是CUDA 10.2,并且你的Python版本是3.8,你可以使用以下命令安装: bash pip install torch==1.7.1+cu102 torchvi...
如果勾选了自动配置驱动,连接服务器后可以看见带有cuda/gpu等字样的进程,请耐心等待,直到 nvidia-smi 及 nvcc- V命令有输出才安装完成。 htop 进程 安装完成后,简单看一下GPU: GPU配置 可以看见显存大概 15G,这是个很关键的参数,在 YOLO v3 里面大概 416 图像大小 batch只能设置到 50 左右,深度学习效果、速度...
1.下载 代码网址:https://github.com/ultralytics/yolov3 权重文件:这个好久之前下载的了网址找不到了 2.代码环境 Readme写的是python3.7,我用的是3.6 其他的根据requirements.txt安装可运行,可以先使用以下代码安装 pip install -U -r requirements.txt 安装列表中包含 numpy opencv-python >= 4.1 torch >= ...
其他安装步骤就和参考博客一致就好,安装完成后可以去cuda-10.0的samples里找一个大海的demo实验一下是否成功,找到文件夹后一定要sudo make,不能只make。 安装opencv jetpack4.3里是自带opencv4.1.1的,但是它只能在python里import,在配置yolov3的时候,找不到opencv,于是我就怒卸opencv,在官网上找了一个3.4.5的源码,...
YOLO(You Only Look Once)是一种流行的目标检测方法,而YOLOv3是其中的一个重要版本。现在,我们将使用PyTorch框架来实现YOLOv3模型,并通过一个实际案例来详解整个过程。一、导入必要的库首先,我们需要导入一些必要的库,包括PyTorch、torchvision和YOLOv3的模型。 import torch import torchvision from models.experimental ...
condacreate-n yolov3 python=3.7 安装需要的软件 pipinstall-r requirements.txt 环境要求: python >= 3.7 pytorch >= 1.1 numpy tqdm opencv-python 其中只需要注意pytorch的安装: 到https://pytorch.org/中根据操作系统,python版本,cuda版本等选择命令即可。
基于Pytorch搭建YOLOV5目标检测平台!环境部署+项目实战(深度学习/计算机视觉)4152 52 25:54:16 App 【Pytorch深度学习零基础入门】人生苦短,我选Pytorch!从环境部署到项目应用从零详解Pytorch框架!实在是太有料了!23.6万 253 10:21:38 App 【YOLOV5保姆级教程】最适合新手入门的【YOLOV5目标实战】教程基于Pytorch...