3、分类回归层:YOLOv3(未改变) 4、训练用到的小技巧:Mosaic数据增强、Label Smoothing平滑、CIOU、学习率余弦退火衰减 5、激活函数:使用Mish激活函数 以上并非全部的改进部分,还存在一些其它的改进,由于YOLOV4使用的改进实在太多了,很难完全实现与列出来,这里只列出来了一些我比较感兴趣,而且非常有效的改进。 2、YOL...
深度学习中目标检测是一个十分重要的任务,而 YOLO(You Only Look Once)模型是其中一种非常流行的算法。YOLOv4 是 YOLO 系列中的最新版本,结合了速度和精度,适合用于训练自己的数据集。 在本文中,我们将介绍如何使用 PyTorch YOLOv4 训练自己的数据集。我们将以一个图像分类问题为例,展示如何准备数据集、训练模型并...
还有三个filters=255的地方要修改成自己的。 6.开始训练自己的数据集 ./darknet detector train cfg/obj.data cfg/yolo-obj.cfg yolov4.conv.137 -map -clear 1. 如需调用多个GPU ./darknet detector train cfg/obj.data cfg/yolo-obj.cfg yolov4.conv.137 -gpus 0,1,2,3 -map -clear 1. 如若报错...
Pytorch-YOLO v4训练自己的数据集 该版本的复现者是YOLOv4的二作:Chien-Yao Wang,他也是CSPNet的一作。再值得说的是YOLOv4 和 YOLOv5都用到了CSPNet。 这个PyTorch版本的YOLOv4是基于 ultralytic的YOLOv3基础上实现的。ultralytic 复现的YOLOv3 应该最强的YOLOv3 PyTorch复现:https://github.com/ultralytics/yolo...
4）训练时在 config/yolov4_config.py 中设置 MODEL_TYPE。4. 转换成自定义数据集（基于自定义数据集进行训练）1）将自定义数据集的图片放入 JPEGImages 文件夹，将注释文件放入 Annotations 文件夹。2）使用 xml_to_txt.py 文件将训练和测试文件列表写入 ImageSets/Main/*.txt。3）转换数据格式：使用 utils/...
由于原版YOLO使用C语言进行编程,光凭这一点就让不少同学望而却步。网上有很多基于TF/Keras和Caffe等的复现版本,但不少项目只给了代码,并没有给出模型在COCO、PASCAL VOC数据集上的训练结果。 近日,有研究者在GitHub 上开源了一个项目:基于PyTorch深度学习框架的YOLOv4复现版本,该版本基于YOLOv4作者给出的实现...
3、分类回归层:YOLOv3(未改变) 4、训练用到的小技巧:Mosaic数据增强、Label Smoothing平滑、CIOU、学习率余弦退火衰减 5、激活函数:使用Mish激活函数 以上并非全部的改进部分,还存在一些其它的改进,由于YOLOV4使用的改进实在太多了,很难完全实现与列出来,这里只列出来了一些我比较感兴趣,而且非常有效的改进。
1. git 复制 YOLOv4 库 准备工作的第一步是复制 YOLOv4。 git clone github.com/argusswift/YOLOv4-PyTorch.git 然后更新配置文件「config/yolov4_config.py」中「PROJECT_PATH」。 2. 数据集准备 该项目准备了 Pascal VOC 和 MSCOCO 2017 数据集。其中 PascalVOC 数据集包括 VOC 2012_trainval、VOC 2007_...
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: ...
数据集地址:https://download.csdn.net/download/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/14003627 将Labelme数据集复制到pytorch-YOLOv4-master文件夹下面,如图: 然后用pycharm新建labelme2txt.py文件。写入生成训练集和验证集的代码。 labelme2txt.py代码: from os import getcwd ...