使用PyTorch加载YOLOv3-Tiny模型,并准备数据加载器。你需要定义一个自定义的数据集类,该类继承自torch.utils.data.Dataset,并实现__len__和__getitem__方法。在__getitem__方法中,加载图像和对应的标注,并进行预处理。 5. 定义损失函数和优化器 YOLOv3-Tiny使用自定义的损失函数,通常包括边界框坐标损失、置信度...
修改cfg文件夹中的yolov3-tiny.cfg内容,需要将yolo中的classe改为2,以及yolo上一层中的filters改为21(共有两处yolo,yolov3有三处,都需要修改,以及yolo的上一层)。 修改project文件夹中的datasets.py文件,在162行出添加sp='data\\test.shapes'(因为Ubuntu和windows系统路径不一样) 安装labelImge标注...
这里我们需要v8-Final Darknet Compatible Release下的Assets中的Source.code(zip)和yolov3-tiny.weights。 注意点: (1)这里用到的代码不是该链接(https:///ultralytics/yolov3)下的项目,因为我们需要用到cfg/yolov3-tiny3.cfg,而最新的项目里已经没有该文件了,所以我们需要使用旧版项目。 3.训练步骤 (1)准...
2.在data目录下新建rbc.names,配置预测的类别,内容如下 3.网络结构配置,在原工程下cfg目录下有很多的yolov3网络结构,我们本次采用的是yolov3-tiny.cfg 具体参数的意义可以参考博客YOLOV3实战4:Darknet中cfg文件说明和理解和yolo配置文件的参数说明和reorg层的理解! 因为我们只是估计了一个类,所以需要对cfg文件进行...
训练时间:训练50个epoch对比,yolov3-tiny的速度是yolov3的4-5倍 从训练成本上看,使用谷歌云或百度云搭载yolov3模型进行训练的效果最佳,tiny版本本质上通过剪枝压缩删除了三分之一的非冗余中间层,容易造成漏判和误判,解决这类问题的思路最终也只有调整阈值,然而无论调整程度如何,最终还会出现多判的结果 ...
接着,获取网络参数yolov3-tiny.weights,下载链接https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights,下载后导入weights文件夹下;同样还需要下载yolov3-tiny.conv.15,下载导入weights文件夹下,下载链接如下:https://pan.baidu.com/s/1nv1cErZeb6s0A5UOhOmZcA ...
YOLOv3训练自己的VOC数据集 YOLO网址:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 一、安装darknet并借助预训练权重进行检测 1.安装darknet 2.下载预训练权重 3.运行检测 在默认Makefile的情况下,会在当前目录生成predictions.jpg,显示检测结果。 二、训练自己的VOC数据集 1.原文件结构如下: 生成ImageSets/Main中train....
用torch.sum而不是mean编写了几个不同的损失计算函数,并使用yolov3-tiny网络进行训练,它是在带有多gpu卡的gpu服务器上进行训练,服务器是网上租来的,所以训练很少的epoch并使用小的batch size来节省资金,所以没有太过调整hyper_params。与之前相比,训练效果好了很多的,这是个人的GitHub ...
修改cfg我们需要将cfg下的yolov3-tiny.cfg文件进行修改,修改内容如下: 代码语言:txt AI代码解释 [net] # Testing batch=1 subdivisions=1 # Training # batch=64 # subdivisions=2 width=416 height=416 channels=3 momentum=0.9 decay=0.0005 angle=0 saturation = 1.5 exposure = 1.5 hue=.1 learning_rate...
yolov3-tiny训练模型,用pytorch框架搭建,让高配置的电脑,笔记本也能训练v3tiny模型,并且部署到树莓派等视觉实践项目中进行视频实时目标检测,优点在于检测速度快,模型体积小,方便部署和搭建,对于很多新手小白来说十分友好,该模型搭配我博客所讲的方法可以让你们快速入门进行目标检测项目,YOLOv3是一种基于深度神经网络的...