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...
二、训练代码 YOLO有官方的代码,我们这里采用的是github上的链接:https://github.com/ultralytics/yolov3,git下来。之后建议创建一个专门用于yolo的conda环境,安装pytorch等需要的包,详细见requirements文件。 另外,为了更好的训练,需要安装apex。 安装apex方法: 1、从该链接:https://github.com/NVIDIA/apex链接上gi...
使用迅雷下载,下载链接:https://codeload.github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3/zip/master,然后解压,在之前项目下创建video文件夹,将该项目所有文件复制粘贴,然后删除该文件夹下的所有文件夹(如cfg、data等文件夹)。 修改video_demo.py文件,找到函数def arg_parse(),修改路径。 还有一处要增加代码,两个if语...
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 训练结果上 https:///NZFCf5UxuXo8eo34__thumbnail这是使用yolov3训练25个epoc...
2. 注意输入网络图像的三通道顺序,yolo v3-tiny输入网络的顺序是RGB 3. 输入网络配置为U8,NCHW模式,官网介绍中输入网络支持FP32,因此归一化也可以在CPU上进行 4. 输出网络配置为FP32,NCHW模式,由于CPU模式不支持FP16,因此这里为了统一CPU和NCS设备上代码,统一使用FP32 ...
TinyYOLOv3只用了两个尺度,stride=32和stride=16,这里需要注意一点的是512层和1024层之间的maxpooling的stride=1,而不是2,因此,为了保证输入输出不改变feature map的宽高,需要补左0右1、上0下1的zero padding,用PyTorch来写就是: nn.ZeroPad2d((0,1,0,1))发布...
yolov3系列模型的调用配置 github地址https://github.com/ultralytics/yolov3(这里是框架的官网源码) 首先是关于配置问题 我的是win10+python3.7+pytorch1.4+torchvision0.5+Anaconda 这里要说明一下,torch和torchvision版本不对应会出现此类问题 DLL failed
许多常见的人工智能框架如Tensorflow和Pytorch等都可以部署到Jetson Nano平台上,这使得开发人员可以很方便地将模型和框架集成到产品中。Jetson Nano平台可以接上高分辨率的视频传感器,而且可以并行处理多个传感器。Jetson Nano平台硬件是一个四核Cortex-A57CPU,图形处理器是最小的Maxwell架构图形卡,只有128个CUDA单元、4GB ...
AIoT应用创新大赛-基于TencentOS Tiny & Yolo v3的濒危动物野外目标识别跟踪系统.ppt 总体设计: 设计流程图 该比赛项目设计主要分为三个部分: 目标检测模型——Yolo v3 首先让我们来看一下标准的Yolo v3模型结构 Yolo v3结构图 (引用自https://www.jianshu.com/p/3d6bf42033c8) 标准的Yolo v3模型大小高达200...
Pytorch > 1.3.1 Original test run on: i9-10900K CPU @ 3.70GHz, GeForce RTX 2080 8GB, CUDA 10.2 Data This project has trained a new Tiny-YOLO oneclass model to detect only person objects and to reducing model size. Train with rotation augmentedCOCOperson keypoints dataset for more robust...