我的配置:Win10 + Python 3.8 + cuda 11.1 + cudnn 8.1 + opencv 4.5 + tensorflow-gpu 2.4pip install opencv-contrib-pythonpip install tensorflow-gpu import sys import tensorflow as tf import cv2 print(f'Python version:
然后安装:pip install opencv_python-4.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl(别漏了后面的.whl) 安装完成后再次检查库的内容:conda list 至此,Tensorflow的环境配好了。接下来就是配置Pycharm 4.Pycharm环境配置 首先打开Pycharm,打开YOLO-V1项目 点击File -> Settings -> Project:项目名 -> Python Interperter -...
def do(work): pass 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. Tensorflow中的@: tensorflow就巧妙应用的python的装饰器,提高了代码的动态性,也使代码变得精简。 @tf_export 的作用是:Provides ways to export symbols to the TensorFlow API. @tf_contextlib的作用是:A tf_decorator-aware wrapper for `context...
x1 = max(min((float(obj.find("xmin").text) - 1) * w_ratio - 1, self.image_size - 1), 0) y1 = max(min((float(obj.find("ymin").text) - 1) * h_ratio - 1, self.image_size - 1), 0) x2 = max(min((float(obj.find("xmax").text) - 1) * w_ratio - 1, self....
本次工程实践需要用深度学习目标检测的算法进行印章识别,需要了解使用YOLO模型进行训练,所以本次分析YOLO_tensorflow的源代码(基于python) 目录结构:YOLO_tensorflow的目录结构如下图,文件夹组织十分清晰,根目录下的train.py为训练代码,test.py为测试代码,其他辅助函数放在对应的文件夹里,data:数据,test:测试集,utils:一...
YOLO是深度学习中目标检测的任务一个模型，它可以使用Tensorflow也可以使用PyTorch去进行构建模型和模型训练...
pip install opencv-python pip install tensorflow pip install keras 接下来我们从官网下载预训练好的YOLO权重和配置文件。这些文件可以在https://pjreddie.com/darknet/yolo/找到。 一旦我们有了权重和配置文件,我们就可以使用它们对我们的图像执行对象检测。
1、YOLO开发环境——CPU版本 1)安装TensorFlow1.15.0 pip3 install tensorflow==1.15.0-i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/--user 等待安装完成 2)验证是否环境安装成功 进入Python环境: python3 输入命令导入TensorFlow库:import tensorflow as tf ...
代码只针对于yolo1的训练和测试 环境说明: 主要环境配置为: ubuntu 16.04 python 3.5.5 tensorflow 1.4.1 opencv 3.4.1 不知道windows可不可以,应该没问题 下载数据 训练数据下载VOC解压放置到data目录下,预训练模型放置到data目录下 代码介绍 data下放置训练数据和预训练模型和将数据生成的tfrecords文件 ...
YOLOv4 已在多个流行框架中实现,包括我们将使用的 TensorFlow 和 Keras。 YOLO 应用示例 在我们进入本文的实践部分,实现我们自定义的基于 YOLO 的对象检测器之前,我想向您展示几个很酷的 YOLOv4 实现,然后我们将进行我们的实现。 注意预测的速度和准确性!