names=/usr/local/zht/Yolo-Fastest/train/voc.names #训练类别的名字 backup=/usr/local/zht/Yolo-Fastest/train/backup #训练输出模型保存路径 #如相对路径不行,换成绝对路径 1.5 进行训练 ./darknet detector train ./train/pupil.data ./train/pupil.cfg yolo-fastest.conv.109 视情况而定是否需要添加 -d...
```bash classes=1 #训练类别的数目 train=/usr/local/zht/Yolo-Fastest/train/train.txt #训练集图片的路径(含义见第 0 部分) valid=/usr/local/zht/Yolo-Fastest/train/val.txt #验证集图片的路径 names=/usr/local/zht/Yolo-Fastest/train/voc.names #训练类别的名字 backup=/usr/local/zht/Yolo-Faste...
模型训练部分，建议参考yolo-fastest和darknet，针对Ubuntu 16.04系统和CUDA 10.0环境进行设置，如无GPU则设置为0，有GPU则设置为1，并确保cudnn和CUDA的兼容性。配置文件修改时，需调整classes、filters、max_batches和steps等参数以优化训练效果。接着，配置训练所需文件，包括模型类别、训练数据路径等。
yolo-fastest训练&树莓派部署物体检测模型 0. 文档介绍 本文档分为以下几个部分: 模型训练:使用基于 darknet 的 yolofastest 训练生成用于物体检测的模型 arm 端模型推理:通过 ncnn 在 arm 端的优化,进行模型的推理 python 调用:ncnn 未提供 python 版本,因此通过 pybind11 生成可用于python 调用的动态链接库 ...