类别名称文件: 在data目录下创建一个voc.names文件,列出所有类别名称,每行一个。 四、训练模型 转换数据集: 使用Darknet提供的voc_label.py脚本将VOC格式的标注文件转换为YOLO格式。 将转换后的文件保存到指定的目录。 开始训练: 打开终端,导航到Darknet目录。 运行训练命令: ./darknet detector train data/my_v...
采用Multi-Scale Training策略,YOLOv2可以适应不同大小的图片,并且预测出很好的结果。在测试时,YOLOv2可以采用不同大小的图片作为输入,在VOC 2007数据集上的效果如下图所示。可以看到采用较小分辨率时,YOLOv2的mAP值略低,但是速度更快,而采用高分辨输入时,mAP值更高,但是速度略有下降,对于544*544,mAP高达78.6%。...
YOLO本身使用的是VOC的数据集,所以可以按照VOC数据集的架构来构建自己的数据集。 1.构建VOC数据集 1.准备数据 首先准备好自己的数据集,最好固定格式,此处以VOC为例,采用jpg格式的图像,在名字上最好使用像VOC一样类似000001.jpg、000002.jpg这样。可参照下面示例代码 // Getfile.cpp : 重命名文件夹内的所有图像...
可以看到不同聚类个数对应不同的IoU, 可以看到聚类中心越多, Anchor能覆盖的IoU就越大, 但是模型也变得更复杂, 因此YOLOv2取了一个折中5 而五个anchor的样子如右图所示, 黑框表示VOC2007数据集中的Anchor长宽比, 蓝框表示COCO目标检测数据集中的Anchor长宽比, 可以看到COCO的变化会更复杂一些 通过这样通过聚类的...
因为ImageNet数据集非常大,YOLOv2首先基于图像分类数据集ImageNet来训练一个较好的特征图检测器,再用目标检测数据集VOC进行模型微调,实现目标检测功能。 这个思路是正确的,但ImageNet数据集中的图像尺寸为224*224,VOC数据集中的图像尺寸为448*448;从一个由224*224尺寸图像训练的模型硬过渡到448*448图像的目标检测任务...
新建数据集配置 PaddleDetection/configs/datasets/voc_aqm.yml 修改ppyolov2_reader PaddleDetection/configs/ppyolo/base/ppyolov2_reader.yml 如果是GPU普通,TrainReader:的batch_size: 设置为6或者4以及更小;我的环境是至尊GPU,所以设置的batch_size:12 !!!EvalReader:的batch_size设置为1, 其他会出错:ERROR:...
图1:YOLOv2与其它模型在VOC 2007数据集上的效果对比 YOLOv2的改进策略 YOLOv1虽然检测速度很快,但是在检测精度上却不如R-CNN系检测方法,YOLOv1在物体定位方面(localization)不够准确,并且召回率(recall)较低。YOLOv2共提出了几种改进策略来提升YOLO模型的定位准确度和召回率,从而提高mAP,YOLOv2在改进中遵循一个原...
YOLOv1 最终是通过全连接网络直接预测目标位置。 另外一个优秀的目标检测模型 Fast R-CNN 是通过 Anchor Box 的形式。 两种方法相比,Anchor Box 更容易学习,因为它是通过手选的,然后通过 RPN(Region Proposal Network) 全卷积层预测每一个位置相对于 Anchor Box 的偏移和置信度。
在小尺寸图片检测中,YOLOv2成绩很好,输入为228 * 228的时候,帧率达到90FPS,mAP几乎和Faster R-CNN的水准相同。使得其在低性能GPU、高帧率视频、多路视频场景中更加适用。在大尺寸图片检测中,YOLOv2达到了SOAT结果,VOC2007 上mAP为78.6%,仍然高于平均水准,下图是YOLOv2和其他网络的精度对比: ...
. 理解./cfg/yolo-voc.cfg网络定义文件 batch_size改小一点或者subdivisions改大一点,然后运行以下指令即可开始训练: ./darknet detector train ./cfg/voc.data ./cfg/yolo-voc.cfg 1. log如下: nohup: ignoring input 2 layer filters size input output ...