$PWD 替换为/kaggle/input/coco-2014-dataset-for-yolov3/coco2014,保证图像的列表地址是可以对应上的,代码如下。 !wget -c https://pjreddie.com/media/files/coco/5k.part !paste <(awk "{print \"/kaggle/input/coco-2014-dataset-for-yolov3/coco2014\"}" <5k.part) 5k.part | tr -d '\t' >...
1. 官网数据集下载地址: https://cocodataset.org/#download COCO的 全称是Common Objects in COntext,是微软团队提供的一个可以用来进行图像识别的数据集。MS COCO数据集中的图像分为训练、验证和测试集。COCO通过在Flickr上搜索80个对象类别和各种场景类型来收集图像。 2. COCO2014数据集下载: 在darkent框架内,...
一、问题现象(附报错日志上下文): 测试"samples/cplusplus/level2_simple_inference/2_object_detection/YOLOV3_coco_detection_video_DVPP_with_AIPP"例程,编译完成后,使用一段1920*1080的mp4文件进行测试,推理模型文件为yolov3.om,运行时报错说模型输入size不...
里面有6处需要修改,也就是yolo层对应的class num 以及 yolo层上面的卷积核的个数,因为yolov3.cfg默认是coco类,我的数据也是80类所以就没有改,在这里标出来吧。 卷积核的个数改为3*(类别数目+1+4) 一共修改3处卷积核的个数和yolo中的classes 六train 在上面的都搞ok之后,下载一下权重文件就可以开始train...
这里同样采用 darknet 来训练 YOLOv3,数据集选择 COCO,下面开始。 2.1 COCO 数据集配置 git clone https://github.com/pdollar/cococdcoco mkdir images # download train valdatasetswget http://images.cocodataset.org/zips/train2014.zip wget http://images.cocodataset.org/zips/val2014.zip ...
COCO含有80个类别: person(人) bicycle(自行车) car(汽车) motorbike(摩托车) aeroplane(飞机) bus(公共汽车) train(火车) truck(卡车) boat(船) traffic light(信号灯) fire hydrant(消防栓) stop sign(停车标志) parking meter(停车计费器) bench(长凳) ...
如上全景图所示，整个 PaddleCV 从底层工具到最上层的套件都有更新，其中 PaddleDetection 更新、新增了一系列算法模型，例如增强版 YOLOv3 相比原版提升 mAP 10 个点，新增 COCO 最佳检测模型 CBNet 等。与此同时，PaddleSeg 也有很多更新，例如新增实时语义分割模型 Fast-SCNN、基于 HRNet 的高精度图像分割模型。以...
以此前飞桨已发布的YOLOv3模型为例,该模型在之前的版本上与同期最优同类产品相比,基于COCO数据集的训练速度超出了40%,验证集精度mAP(mean Average Precision)为38.9%,超出了1%。在本次升级中,飞桨工程师本着精益求精的工匠精神,使该模型得到了进一步强化,COCO数据集mAP高达43.2%,训练速度也提升了40%,并基于YOLOv3...
按照Eric 的训练步骤,分三步,这里是第一步训练 yolov3_coco : 用 models/yolov3_coco/mobilenet_yolov3_solver.prototxt 训练自己制作的 coco lmdb数据集,已经检查过数据集(caffe 读取 lmdb,将读取的图像和 bbox 保存到本地查看),lmdb数据集没什么问题。 训练结果,
atlas 500小站上,docker安装ubuntu18.04,Python 3.6.9,Ascend-cann-nnrt_5.0.4.alpha002_linux-aarch64.run,以及sample/YOLOV3_coco_detection_picture所需依赖。 任意训练darknet官方原生的repo:https://pjreddie.com/darknet/ 训练yolov3-tiny.weight -> pb -> om; ...