上采样的作用是在后面 YOLOv3 网络中进行相加操作时保证两个 feature map 的宽和高相同,其具体操作为:将输入的 feature map 的宽高都乘 2,得到新的 feature map。 def upsample(input_layer): return tf.image.resize(input_layer, (input_layer.shape[1] * 2, input_layer.shape[2] * 2), method='n...
tuple):inputs = Input(x_in[0].shape[1:]), Input(x_in[1].shape[1:])x, x_skip = inputs# concat with skip connectionx = DarknetConv(x, filters, 1)x = UpSampling2D(2)(x)x = Concatenate()([x, x_skip])else:x = inputs = Input(x_in.shape[1:])x = DarknetConv(x, fil...
总体代码如下(代码是在YunYang1994/TensorFlow2.0-Examples的基础上修改的),本质上深度学习模型推理都是类似的流程,只不过不同的算法在网络实现部分会有差异。 # 1、定义模型输入input_size=416input_layer=tf.keras.layers.Input([input_size,input_size,3])# 2、定义模型输出# 获得三种尺度的卷积输出# 具体实现...
创建conda 环境,安装GPU 版本的 TensorFlow condacreate-n tensorflow-gpu-2python=3.7conda activate tensorflow-gpu-2pip install tensorflow-gpu 经过以上步骤,会在你的系统中安装好最新版本的 TensorFlow 。 2 Why YOLOv3? YOLOv3 作为 one-stage 目标检测算法典型代表,在工业界应用非常广泛,尤其是对于实时性要求...
sudo pip3 install tensorflow==2.0.0-alpha0 当然,本教程写于2019.05.01, 此时tensorflow2.0还没有正式发布,但可能你看到本教程是已经发布了正式版,相应安装即可,下面的一些接口应该不会有太大的变化。 很久之前开源过一个基于fastercnn的kitti目标检测模型,直到现在都有人star它并通过微信联系到我,向我请教一些疑...
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2.介绍tensorflow,https://github.com/czy36mengfei/tensorflow2_tutorials_chinese(建议有一定基础后看) 3.可以复现一些简单的网络,用VGG16做cifar10的图片分类 4.理解YOLOv3网络的结构,之前看了一些博客不太明白,看了这张图恍然大明白 YOLOv3网络结构图 ...
tensorflow2下用yolov3做目标识别 参考https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/103658254 我是按照上面这个做的,不过在使用的时候有报错。 报错:cannot allocate memory in static TLS block。 解决:把import cv2放在import tensorflow之前。
#Tensorflow CPUconda env create -f conda-cpu.yml conda activate yolov3-tf2-cpu#Tensorflow GPUconda env create -f conda-gpu.yml conda activate yolov3-tf2-gpu Pip pip install -r requirements.txt Nvidia Driver (For GPU) #Ubuntu 18.04sudo apt-add-repository -r ppa:graphics-drivers/ppa sudo ...
1、网络要可以训练，可以收敛。 2、参数量要比较小，方便训练，提高速度。 3、创新神经网络的结构，学到更深层语义特征。5. 模型训练与测试 5.1 模型训练 将接触网绝缘子检测图像数据集按9:1随机选取训练集及测试集。训练环境tensorflow2.2，3080显卡。采用带动量的随机梯度下降优化算法（SGDM）进行训练，...