YOLOv2是YOLO系列的第二个版本,它在速度和精度上都进行了优化。YOLOv2-Tiny是YOLOv2的一个轻量级版本,它在保持较高检测速度的同时,牺牲了一定的精度。而YOLOv2-Tiny-VOC则是YOLOv2-Tiny针对VOC(Visual Object Classes)数据集的一个特定配置。 二、YOLOv2-Tiny-VOC.cfg解析 网络结构 YOLOv2-Tiny-VOC的网络结构相...
$./darknet detector train ./cfg/voc.data cfg/tiny-yolo-voc.cfg 如果用官网的预训练模型darknet.conv.weights做初始化,则训练命令为 $./darknet detector train ./cfg/voc.data .cfg/tiny-yolo-voc.cfg darknet.conv.weights 不过我没试成功,加上这个模型直接就除了final,不知道啥情况。当然也可以用自己...
新建数据集配置 PaddleDetection/configs/datasets/voc_aqm.yml 修改ppyolov2_reader PaddleDetection/configs/ppyolo/base/ppyolov2_reader.yml 如果是GPU普通,TrainReader:的batch_size: 设置为6或者4以及更小;我的环境是至尊GPU,所以设置的batch_size:12 !!!EvalReader:的batch_size设置为1, 其他会出错:ERROR:...
用Yolov2模型训练VOC数据集的各文件理解 3. 修改网络定义文件.cfg . 理解./cfg/yolo-voc.cfg网络定义文件 batch_size改小一点或者subdivisions改大一点,然后运行以下指令即可开始训练: ./darknet detector train ./cfg/voc.data ./cfg/yolo-voc.cfg 1. log如下: nohup: ignoring input 2 layer filters size ...
[region] # anchors: 预测框的初始宽高,第一个是w,第二个是h,总数量是num*2. # YOLOv2作者说anchors是使用K-MEANS获得,其实就是计算出哪种类型的框比较多,可以增加收敛速度,如果不设置anchors,默认是0.5. anchors=1.08,1.19,3.42,4.41,6.63,11.38,9.42...
YOLOv2训练自己的数据集(VOC格式) 2017-08-12 14:48 −... 蚂蚁flow 1 24511 从VOC数据集选择部分类别数据 2019-11-22 15:30 −1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- encoding: utf-8 -*- 3 """ 4 @Author : {FirstElfin} 5 @License : (C) Copyright 2013-2020, {DHWL} 6 @Cont......
目标检测之三 Win10 +VS2015+双gtx Titan X使用YOLO v2训练VOC数据,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
没有GPU就别闹了吧...数据格式对不对，网络是自己写的还是直接跑的现成的？
YOLO-FaceV2: A Scale and Occlusion Aware Face Detector - YOLO-FaceV2/data/voc.yaml at master · Krasjet-Yu/YOLO-FaceV2
使用了最新的NCNN,但项目里面MobileNetV2-YOLOv3-Nano-voc模型还是无法转化,报错: (py35) qglobal@qglobal-ThinkStation-P328:~/ncnn/build/tools/caffe$ ./caffe2ncnn MobileNetV2-YOLOv3-Nano-voc.prototxt MobileNetV2-YOLOv3-Nano-voc.caffemodel [libprotobuf ERROR google/protobuf/text_format.cc:274] ...