基于Modelart的YOLOv3物体检测实践 发表于 2023-11-12 16:20:19100查看 物体检测YOLOv3实践 原理:ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,支持自动学习的功能,还预置了多种已训练好的模型,ModelArts相对而言降低了AI应用的门槛,是一个高灵活、零代码的定制化模型开发工具,平台根据标注数据自动设计模型、自动调参、...
0.1 static SAMPLE_SVP_NNIE_MODEL_S s_stYolov3Model = {0}; 先给这个结构体赋0,占好内存 hiSAMPLE_SVP_NNIE_MODEL_S网络模型结构体 里含两个结构体 SVP_NNIE_MODEL_S和SVP_MEM_INFO_S 模型信息和内存信息 0.1.1 SVP_NNIE_MODEL_S 模型信息 1.u32TmpBufSize /*临时缓冲区大小*/ 2.u32NetSegNum...
打开VS Code,连接到ModelBox sdk所在目录或者远程开发板,开始进行口罩检测应用开发。 (1)创建工程 使用create.py创建mask_det_yolo3工程, 将会创建出一个空的ModelBox样例工程。 ./create.py -t server -n mask_det_yolo3 git add . git commit -m 'create mask_det_yolo3' (2)创建推理功能单元 AI应用...
Comparison to Other Detectors YOLOv3 is extremely fast and accurate. In mAP measured at .5 IOU YOLOv3 is on par withFocal Lossbut about 4x faster. Moreover, you can easily tradeoff between speed and accuracy simply by changing the size of the model, no retraining required! 与其他探测器的...
Run YOLO detection on your image or video, default using Tiny YOLOv3 model. # wget -O weights/darknet53.conv.74.weights https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74 # wget -O weights/darknet19_448.conv.23.weights https://pjreddie.com/media/files/darknet19_448.conv.23 # wget...
results = model(image) return results[0] 五、测试模型最后,我们可以使用一张测试图像来测试模型的性能。在这里,我们将使用predict方法来获取检测结果,并使用matplotlib库中的一些方法来显示结果。首先,我们需要导入matplotlib库: import matplotlib.pyplot as plt 接下来,我们可以使用以下代码来测试模型:```python 加...
1、执行训练命令报错:AttributeError: 'DistributedDataParallel' object has no attribute 'model' 2、错误解决方式: 这个是由于--device的默认值为'',此时默认会使用多GPU进行训练,但是多GPU训练时就会出现上面这个问题,这可能时一个bug(参考),解决方式就是使用单GPU,把训练命令改成如下: ...
YOLOv3-model-pruning 用YOLOv3 模型在一个开源的人手检测数据集oxford hand上做人手检测,并在此基础上做模型剪枝。对于该数据集,对 YOLOv3 进行 channel pruning 之后,模型的参数量、模型大小减少 80% ,FLOPs 降低 70%,前向推断的速度可以达到原来的 200%,同时可以保持 mAP 基本不变。
因为导入的权重文件并不是.pth文件,而是.weight文件,为了能协调,我们保存模型参数的时候,也将其保存为.weight文件,当某次训练终端,下次继续训练的时候,可以像最开始一样使用model.load_darknet_weights方法调用上次保存的参数,可以从上个断点开始训练。 AI检测代码解析 def save_darknet_weights(self, path, cutoff...
YOLOv3-model-pruning 用YOLOv3 模型在一个开源的人手检测数据集oxford hand上做人手检测,并在此基础上做模型剪枝。对于该数据集,对 YOLOv3 进行 channel pruning 之后,模型的参数量、模型大小减少 80% ,FLOPs 降低 70%,前向推断的速度可以达到原来的 200%,同时可以保持 mAP 基本不变(可以参照后面的表格,后面有...