YoloV3所使用的主干特征提取网络为Darknet53，它具有两个重要特点： 1、Darknet53具有一个重要特点是使用了残差网络Residual，Darknet53中的残差卷积就是首先进行一次卷积核大小为3X3、步长为2的卷积，该卷积会压缩输入进来的特征层的宽和高，此时我们可以获得一个特征层，我们将该特征层命名为layer。之后我们再对该...
1、Darknet53具有一个重要特点是使用了残差网络Residual,Darknet53中的残差卷积就是首先进行一次卷积核大小为3X3、步长为2的卷积,该卷积会压缩输入进来的特征层的宽和高,此时我们可以获得一个特征层,我们将该特征层命名为layer。 之后我们再对该特征层进行一次1X1的卷积和一次3X3的卷积,并把这个结果加上layer,此时...
一. 准备工作 1)实验环境: darknet 是由 C 和 CUDA 开发的,不需要配置其他深度学习的框架(如,tensorflow、caffe 等),支持 CPU 和 GPU 运算,而且安装过程非常简单。本文使用的 CUDA 的版本如下所示: CUDA:9.0 CUDNN:7.02)下载 git
1、Darknet53具有一个重要特点是使用了残差网络Residual,Darknet53中的残差卷积就是首先进行一次卷积核大小为3X3、步长为2的卷积,该卷积会压缩输入进来的特征层的宽和高,此时我们可以获得一个特征层,我们将该特征层命名为layer。 之后我们再对该特征层进行一次1X1的卷积和一次3X3的卷积,并把这个结果加上layer,此时...
import tvm.relay.testing.darknet 选择模型 模型有:‘yolov2’、‘yolov3’ 或‘yolov3-tiny’ # 模型名称 MODEL_NAME = "yolov3" 下载所需文件 第一次编译的话需要下载 cfg 和 weights 文件。 CFG_NAME = MODEL_NAME + ".cfg" WEIGHTS_NAME = MODEL_NAME + ".weights" ...
原文发表在:语雀文档0.前言本文为 Darknet框架下,利用官方VOC数据集的yolov3模型训练,训练环境为:Ubuntu18.04下的GPU训练,cuda版本10.0;cudnn版本7.6.5。经过一晚上的训练,模型20个类别的mAP达到74%+。主要…
darknet 是由 C 和 CUDA 开发的,不需要配置其他深度学习的框架(如,tensorflow、caffe 等),支持 CPU 和 GPU 运算,而且安装过程非常简单。本文使用的 CUDA 的版本如下所示: CUDA:9.0 CUDNN:7.0 2)下载 github 源码: git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git ...
参考YOLO官网:https://pjreddie.com/darknet/yolo/,安装darknet,配置opencv和gpu。 主要步骤如下: 1) 下载 darknet 并编译: git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 2) 下载 yolov3 权重: wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights ...
1、在darknet⽬目录下创建myData⽂文件夹,⽬目录结构如下,将之前标注好的图⽚片和xml⽂文件放到对应⽬目录下 将⾃自⼰己的数据集图⽚片拷⻉贝到JPEGImages⽬目录下。 将数据集label⽂文件拷⻉贝到Annotations⽬目录下。 在myData下创建test.py,将下⾯面代码拷⻉贝进去运⾏行行,将...
YOLOV3使用[yolo] 层来计算损失函数以及预测分类和边界框回归,前面经过 darknet-53 的基础网络提取特征,又经过一些特征融合,就得到了3个不同尺度的 yolo 层,分别预测大、中、小物体。主要代码在/src/yolo_layer.c。cfg文件的配置如下: 代码语言:javascript ...