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...
YOLOv3 pytorch 源码 yolov3 pytorch详解 Pytorch版 yolov3 (ultralytics),关于loss(box,obj,class)转换流程已全部理清。 一. 输出各维度含义 已yolov3-tiny(2尺度)举例(以下数组全为尺寸大小,不是数值) 生成pi [4,3,16,16,7] / pi [4,3,32,32,7] 输出(网络输出), ‘4’: batch_size ‘3’ : ...
导入weights目录下,需要自己创建weights文件夹,由于需要进行fine-tune,所以需要对yolov3-tiny.weights进行改造,因而需要下载官网的代码https://github.com/pjreddie/darknet,运行一下脚本,并将得到的yolov3-tiny.conv.15导入weights目录下,脚本如下
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...
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…
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...
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...
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。
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 复制 [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=0.001...
基于PyTorch的YOLO系列代码实现,包含Tiny-YOLOv2、YOLOv2、Tiny-YOLOv3、YOLO-v3以及MobileNet、MobileNetv2、ShuffleNet、ShuffleNetv2、SqueezeNext、Xception等backbone。 这阵容有点...还是基于PyTorch的...不说了,star,fork,watch走起! 腾讯优图—YOLO 这里简单介绍项目里的部分亮点 ...