对代码中配置文件yolov3.cfg部分解释: # Testing(此处下面的两行,测试的时候开启即可) #batch=1 # 每batch个样本更新一次参数。 #subdivisions=1 # 如果内存不够大,将batch分割为subdivisions个子batch,每个子batch的大小为batch/subdivisions。 # Training(此处下面的两行,训练的时候开启即可) batch=64 # 表示网络...
] ues_tiny = train_params['use_tiny'] # 获取是否使用tiny yolo参数 yolo_config = train_params['yolo_tiny_cfg'] if ues_tiny else train_params['yolo_cfg'] with fluid.program_guard(main_prog, startup_prog): # 更改全局主程序和启动程序 img = fluid.layers.data(name='img'...
使用yolov3-tiny训练模型时,需要加载预训练模型,而官网没给tiny版的预训练模型,可以在原yolov3-tiny.weights上得到,只需如下指令。参考 ./darknet partial ./cfg/yolov3-tiny.cfg ./yolov3-tiny.weights ./yolov3-tiny.conv.15 15 然后训练: ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-tiny.cfg ...
清空test.shapes文件中内容。修改rbc.data中classes等于2,以及rbc.names改为tom和jerry(需要换行)。将图片存入JPEGImages和images中。修改cfg文件夹中的yolov3-tiny.cfg内容,需要将yolo中的classe改为2,以及yolo上一层中的filters改为21(共有两处yolo,yolov3有三处,都需要修改,以及yolo的上一层)。修改project文件...
第八步:修改代码,准备训练。代码以yolo3模型为目标,tiny_yolo不考虑。 为什么说这篇文章是从头开始训练?代码原作者在train.py做了两件事情: 1、会加载预先对coco数据集已经训练完成的yolo3权重文件, 像这样: 2、冻结了开始到最后倒数第N层(源代码为N=-2), ...
yolo每一代的提升很大一部分决定于backbone网络的提升,从v2的darknet-19到v3的darknet-53。yolo_v3还提供为了速度而生的轻量级主干网络backbone——tiny darknet。速度改进如下: 本次最主要的改进之处为以下三点: 多尺度预测(引入FPN) 更好的backbone(darknet-53,类似于ResNet引入残差结构) ...
***cfg文件,细节上,以yolo v3为例,参数细说明*** #为注释符号 [net] # Testing #测试模式 #初始batch参数要分为两类,分别为训练集和测试集,不同模式相应放开参数 batch=1 subdivisions=1 # Training #训练模式 每次前向图片的数目=batch/subdivisions...
] ues_tiny = train_params['use_tiny'] # 获取是否使用tiny yolo参数 yolo_config = train_params['yolo_tiny_cfg'] if ues_tiny else train_params['yolo_cfg'] with fluid.program_guard(main_prog, startup_prog): # 更改全局主程序和启动程序 img = fluid.layers.data(name='img'...
先用yolo3-tiny即可 ./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog.jpg 如若扔出现此错误,加sudo试试 视频检测 ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights 二、mysql访问 首先安装软件包libmysqlclient-devsudo apt-getinstall libmysqlclient-dev ...
第八步:修改代码,准备训练。代码以yolo3模型为目标,tiny_yolo不考虑。 为什么说这篇文章是从头开始训练?代码原作者在train.py做了两件事情: 1、会加载预先对coco数据集已经训练完成的yolo3权重文件, 像这样: 2、冻结了开始到最后倒数第N层(源代码为N=-2), ...