文章内容包括在VOC数据集上YOLO-v3的训练过程与结果分析。训练设备为Lenovo 拯救者，使用GPU 1070ti，显存为8GB。训练数据为VOC 2007和VOC 2012。训练中遇到显存不足的问题，尝试修改参数后仍然未能解决。第四次训练使用较小的batch大小和较高的subdivision，训练过程稳定，但训练结果中出现了标签错乱的问
与下面yolo层的classes一致, # 5 的意义是4个坐标加一个置信率,论文中的tx,ty,tw,th,to # anchors_num 表示YOLO中每个cell预测框的个数,YOLOV3中为3 # 此处 filters = (20 + 5) * 3 = 75
修改yolov3-voc.cfg文件,设置批次大小、类别数等参数。 下载预训练权重: 从官方或可靠来源下载YOLOv3的预训练权重文件(如darknet53.conv.74)。 开始训练: 使用Darknet提供的训练命令开始训练模型。例如,在Linux下可以使用./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg darknet53.conv.74命令。 三...
源码地址:pjreddie/darknet 训练指导:YOLO: Real-Time Object Detection 训练设备:Lenovo 拯救者; GPU:1070ti; 显存:8GB; 训练数据:VOC 2007 ;VOC 2012。 数据来源及处理方式:YOLO: Real-Time Object Detection 第一次训练:采用默认参数,以预训练好的darknet53.conv.74.1为预加载权重开始训练;显存,卒;报错:out...
通过该平台,用户可以轻松搭建训练环境,快速训练YOLOv3模型,并实时监控训练进度和性能。此外,该平台还支持模型部署和推理,可以帮助用户将训练好的模型应用到实际场景中。 总之,制作自己的VOC数据集并通过YOLOv3进行训练和测试是一项具有挑战性的任务。但是,通过本文的详细介绍和步骤指导,相信读者可以顺利完成这一任务,并...
简介:Yolov3-spp系列 | 训练Pascal voc格式的数据集 1. 将数据集标注成yolo格式 这里我曾经已经写过一个对xml目录文件转txt标注文件的脚本,修改目录路径直接运行即可。脚本文件见博文:yolov5的数据集准备 | 处理Pascal voc格式的数据集 xml_to_txt.py ...
[convolutional]——YOLO层前一层卷积层 ... filters=24 # 每一个[yolo]层前的最后一个卷积层中的 filters=num(yolo层个数)*(classes+5) ... [yolo] mask = 6,7,8 anchors = 10,13, 16,30, 33,23, 30,61, 62,45, 59,119, 116,90, 156,198, 373,326 #如果想修改默认anchors数值,使用k...
利用Darket 和YOLOV3训练自己的数据集(制作VOC) 1. 配置Darknet 下载darknet源码:git clone https:///pjreddie/darknet 进入darknet目录:cd darknet 如果是cpu直接make,否则需要修改Makefile,设置cuda和cudnn路径: GPU=1...
(cmd下进入H:\YOLOV3\darknet-master\build\darknet\x64\data\voc 运行命令python voc_label.py,之后就会生成下面几个文件) Run command:type 2007_train.txt 2007_val.txt 2012_*.txt > train.txt 命令的作用就是将四个txt文件合并成一个txt文件(2007_test.txt 训练时不使用) ,所以会生成一个新的 tra...
以及yolov3损失函数:giou改为平方差损失。 前言: 在目标检测中,有些时候,我们需要一些小型的数据集来看看自己的模型怎么样。自己制作数据集,太费事,耗时间。那么我们可以把VOC2007 或者VOC2012数据集中的一个类别拿出来实验。这里教你怎么把你需要的类别拿出来!