这是我学习目标检测的时候用到的一个项目,本项目对Pascal VOC2012数据集中的20个种类进行了目标检测,可能是算法本身的问题,对于person类的识别精度较高,其他类识别精度较低 yolo算法简介 yolo算法是一种相对比较老的one-stage目标检测算法,经过网络后将class和box一次性输出,我使用了renet50(直接载入了经过预训练的...
我们使用数据集PASCAL VOC 2007和PASCAL VOC 2012进行模型对比。我们将YOLO与DPM的GPU实现进行了比较,在30Hz或100Hz下运行,比较了它们的mAP(mean Average Precision)和速度指标。 从测评结果来看,Fast YOLO是PASCAL上最快的目标检测方法,具有52.7%的mAP;YOLO将mAP提升到63.4%的同时保持了实时检测的性能。 后面还测试...
因为我们仅在Pascal VOC 2012上进行测试,所以我们的训练集里包含了Pascal VOC 2007的测试数据。在整个训练过程中,我们使用:batch size=64,momentum=0.9,decay=0.0005。 为避免过拟合,我们使用了Dropout和大量的数据增强。 在第一个连接层之后的dropout层的丢弃率设置为0.5,以防止层之间的相互适应[18]。 对于数据...
目标检测示例,来自 PASCAL VOC 数据集:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ 我们一般使用矩形描述每个目标的位置,由于目标形状千差万别,所以定位结果可能并不完美。另一种可用方法是图像分割,这能提供像素级的定位。 直接目标预测 本文将主要关注单级式...
YOLO即You Only Look Once,,是检测Pascal VOC(http://host.robots.ox.ac.uk:8080/pascal/VOC/) 2012数据集内对象/目标的系统,能够检测出20种Pascal对象: YOLO官方框架使用C写的,性能杠杠的,YOLO算法,我就不做过多介绍了。这次笔记先简单介绍一下这个框架如何使用。
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_trainval 和 VOC2007_test，MSCOCO 2017 数据集包括 train2017_img、train2017_ann、val2017_img、val2017_ann、test2017_img、test2017_list。 PascalVOC 数据集下载命令： # Download the data.cd $...
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_trainval 和 VOC2007_test,MSCOCO 2017 数据集包括 train2017_img、train2017_ann、val2017_img、val2017_ann、test2017_img、test2017_list。
http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/ coco全量数据集下载地址: http://images.cocodtaset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip 本篇以以下图片为预测对象。 一、对coco128数据集进行训练,coco128.yaml中已包括下载脚本,选择yolov8n轻量模型,开始训练 ...
在这个项目中,我们使用了VOC2012数据集。VOC代表2012年视觉物体分类挑战赛。这个数据集包含了来自PASCAL视觉对象分类挑战的数据,对应于分类和检测比赛。所提供的训练数据由一组图像组成;每个图像都有一个注释文件,为图像中20个类中的每个对象提供一个边界框和对象类标签。有17125幅图像可供训练。数据的大小大约为2GB。
首先下载数据集,下载地址为:http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar。 下载完成后,加压到G:/darknet下,得到一个解压后,得到一个VOCdevkit文件夹: JPEGImages文件夹中包含了PASCAL VOC提供的所有的就jpg图片,共计17125张,包括了训练和测试图片。