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...
分别运行makeTxt.py、voc_label.py和CreatTest.py文件,生成内容可以具体看参考链接,本文不在此叙述。 接着,获取网络参数yolov3-tiny.weights,下载链接https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights,下载后导入weights文件夹下;同样还需要下载yolov3-tiny.conv.15,下载导入weights文件夹下,下载链接如下:http...
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...
至此,已经完成所有的Yolov3 训练自己的数据集的任务了 附:zisan底层源码: 或许会有朋友觉得这种高度集成的工具没什么价值,其实zisan是我业余完成的一个工具包,也是里面有部分参考了开源的Pytorch Yolov3改写的版本,已经比其他社区参差不齐的代码好用了,我本意是做一个可以快速搭建CV开发的工具包,现在只完成了目标检测...
首先从上述链接上将pytorch框架clone下来,放在pycharm的工程目录下,这里我把文件重新命名为YOLOV3,这个随便大家。 需要说明一下,clone下来的文件一开始是没有makeTxt.py和voc_label.py文件的,这两个需要我们后面自己写代码 数据装载 将数据集Annotations、JPEGImages复制到YOLOV3工程目录下的data文件下;同时新建两个文件...
首先从上述链接上将pytorch框架clone下来,放在pycharm的工程目录下,这里我把文件重新命名为YOLOV3,这个随便大家。 需要说明一下,clone下来的文件一开始是没有makeTxt.py和voc_label.py文件的,这两个需要我们后面自己写代码 数据装载 将数据集Annotations、JPEGImages复制到YOLOV3工程目录下的data文件下;同时新建两个文件...
用torch.sum而不是mean编写了几个不同的损失计算函数,并使用yolov3-tiny网络进行训练,它是在带有多gpu卡的gpu服务器上进行训练,服务器是网上租来的,所以训练很少的epoch并使用小的batch size来节省资金,所以…
修改cfg我们需要将cfg下的yolov3-tiny.cfg文件进行修改,修改内容如下: 代码语言:txt AI代码解释 [net] # Testing batch=1 subdivisions=1 # Training # batch=64 # subdivisions=2 width=416 height=416 channels=3 momentum=0.9 decay=0.0005 angle=0 saturation = 1.5 exposure = 1.5 hue=.1 learning_rate...
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...
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 ...