keras源码中有两段训练: 第一段冻结前面的249层进行迁移学习(原有的yolov3) 第二段解冻全部层进行训练 笔者自己的训练数据集是专业领域的图像,所以基本第一阶段的迁移学习阶段没啥用,因为与原有的yolov3训练集差异太大,如果你也是,请直接开始第二段或者重新根据 训练。 那么这边就有三样可能需要预下载的模型: ...
生成训练集测试集验证集 - 在VOC2007目录下新建一个dataShape.py文件,目的是用来分割数据,运行此文件会在VOCdevkit\VOC2007\ImageSets\Main目录下生成test.txt train.txt trainval.txt val.txt四个文件,dataShape.py文件代码如下: ``` import os import random trainval_percent = 0.2 train_percent = 0.8 xml...
使用keras和多GPU训练一个深层神经网络 首先确保在环境中安装和更新keras 2.09(或更高版本): pip3 install --upgrade keras 1. 这里,新建一个文件并命名为train.py,然后插入下面的代码: # 设置matplotlib后端,这样子数字可以保存在后端(如果你使用的是headless server,请取消注释下面的行)# import matplotlib# matp...
python convert.py -w yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo_weights.h5 4. 训练 执行下面的train.py python train.py """Retrain the YOLO model for your own dataset."""importnumpy as npimportkeras.backend as Kfromkeras.layersimportInput, Lambdafromkeras.modelsimportModelfromkeras.callbacksimpo...
去https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights下载权重。将 yolov3.weights 放入 keras-yolo3-master 文件夹 3. 生成 h5 文件 python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5 1. 执行convert.py文件,这是将darknet的yolo转换为用于keras的h5文件,生成的h5被保存在model_data下。命令...
基于keras的Yolov3最全详解 参考Github源码链接 Yolov3论文原文链接一,0二 Yolov3官网 最近在做Yolov3相关项目,看了很多资料。所以写一篇总结体会,以便以后回顾查询。 YOLO,即 You Only Look Once 的缩写,是一个基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法 。
前面(YOLO v3深入理解)讨论过论文和方案之后,现在看一下代码实现。YOLO原作者是C程序,这里选择的是Kears+Tensorflow版本,代码来自experiencor的git项目keras-yolo3,我补充了一些注释,项目在keras-yolo3 + 注释,如有错漏请指正。 图1 检测Raccoon 下面讲一下训练样本的设置和loss的计算。
2.1运行代码前先下载YoloV3的配置文件(包含了预训练权值) 注:推荐使用预训练权重,特别对于小规模数据集训练有很好的收敛效果 yolov3.cfg下载 2.2 在根目录下,转换配置文件,生成权值文件.weights,和keras专用配置文件.h5 pythonconvert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5 ...
shuffle: 是否在每轮迭代之前打乱 batch 的顺序。 只能与 Sequence (keras.utils.Sequence) 实例同用。 initial_epoch: 开始训练的轮次(有助于恢复之前的训练)。 yolov3->train.py中的model.fit_generator model.fit_generator(data_generator_wrapper(lines[:num_train],batch_size,input_shape,anchors,num_classe...
用keras-yolov3训练yolov3模型,该项目也是有预训练模型,但是分类有80分类,不仅仅是定位到人的。所以,简单的只挑出人物框,计算中心值给入tracker即可。 当然,这里其他物体框还是保留的,只是对图像中的人物进行多目标跟踪。 详细代码和参考链接如下: 注意点 ...