YOLOv3-Tiny配置文件解析 YOLOv3-Tiny是YOLOv3(You Only Look Once version 3)的一个简化版本,主要用于在保持较高检测速度的同时,达到相对较好的目标检测效果。其配置文件(通常命名为yolov3-tiny.cfg)是训练和检测模型时的重要参数集合。下面我们将对配置文件进行详细的解析和注释。 1. [net] 这部分定义了网络的...
在实际应用中,我们可以根据任务的需求和硬件资源来调整CFG文件的参数和结构。例如,如果我们的目标是在移动端实现实时目标检测,我们可以适当减小网络的输入大小和深度,以降低计算复杂度和模型大小。反之,如果我们的目标是实现高精度的目标检测,我们可以增加网络的深度和宽度,以提高其性能。 总之,YOLOv3-tiny的CFG文件与网...
1.yolov3-tiny的cfg文件如下: [net] # Testing batch=1 subdivisions=1 # Training # batch=64 # subdivisions=2 width=416 height=416 channels=3 momentum=0.9 decay=0.0005 angle=0 saturation = 1.5 exposure = 1.5 h... 查看原文 海思AI芯片(Hi3519A/3559A)方案学习(十三)第一次在hi3519A ARM上...
步骤一:修改YOLOv3-tiny的cfg文件,1024个输出通道的卷积层输入通道数512,卷积核尺寸为3x3,因此对应到深度可分离卷积的结构就是[512,512,3,3]的分组卷积核[512,1024,1,1]的点卷积(也是标准的1x1)卷积。所以我们将1024个输出通道的卷积层替换为这两个层即可,这里使用AlexAB版本的Darknet进行训练,链接也在附录,...
文本或者vim打开yolov3-tiny.cfg,拉到最下面: 发现yolov3-tiny.cfg最后面是没有换行的,导致切块错误。在最后打一个回车。 只要打一个换行,不要打多余的空格,保存退出 pytorch应用之———纸币识别(二) yolov3-tiny,暂时先用的这个试一下效果。yolov3-tiny是yolov3的简化结构,它跟yolov3主要差别在于没有resnet...
编译yolov3 tiny及导出成rknn模型 我们使用的模型是使用darknet训练的,需要编译成rknn模型。编译过程也比较简单,主要看文档《RKNN-Toolkit使用指南》: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 加载原始yolo模型 ret=rknn.load_darknet(model=yolov3_model_cfg,weight=yolov3_weights)ifret!=0:raise...
对代码中配置文件yolov3.cfg部分解释: # Testing(此处下面的两行,测试的时候开启即可) #batch=1 # 每batch个样本更新一次参数。 #subdivisions=1 # 如果内存不够大,将batch分割为subdivisions个子batch,每个子batch的大小为batch/subdivisions。 # Training(此处下面的两行,训练的时候开启即可) ...
(5+第2层类别数量) filters=18 activation=linear # 第2层输出(yolov3-tiny 共输出2层数据) [yolo] # 选择哪几组anchor mask = 0,1,2 anchors = 44, 39, 82, 78, 173, 91, 120,144, 193,177, 280,189 # 类别数量,根据需求更改 classes=1 # anchor的数量,和anchors实际数量对应 num=6 jitter...
./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog.jpg 其权重文件和测试结果图片都在根目录下。 三.训练行人检测器 相信大家都能跑通官方权重,但其检测器是20个类别,在实际使用中并不需要全部类别,且类别多精度会下降。我们需要单独训练自己的检测器,比如人脸检测,路标检测等,我这里是做行...
3.网络结构配置,在原工程下cfg目录下有很多的yolov3网络结构,我们本次采用的是yolov3-tiny.cfg 具体参数的意义可以参考博客YOLOV3实战4:Darknet中cfg文件说明和理解和yolo配置文件的参数说明和reorg层的理解! 因为我们只是估计了一个类,所以需要对cfg文件进行修改,yolov3-tiny.cfg ...