./darknet partial cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights yolov3-tiny.conv.15 15 1. 先是获得训练好的yolov3-tiny的权重用来test: yolov3-tiny.weights这个文件需要自己下,下载地址如下。 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights 1. 然后获得卷积层的权重用来训练自己的数据:这一步...
:param path: 模型配置文件路径,yolov3.cfg的路径 :return: 模型定义,列表类型,列表中的元素是字典,字典包含了每一个模块的定义参数 ''' # 打开yolov3.cfg文件,并将文件内容存入列表,列表的每一个元素为文件的一行数据。 file = open(path, 'r') lines = file.read().split('\n') lines = [x for ...
For actions recognition used data fromLe2iFall detection Dataset (Coffee room, Home) extract skeleton-pose by AlphaPose and labeled each action frames by hand for training ST-GCN model. Pre-Trained Models Tiny-YOLO oneclass -.pth,.cfg 备用:.pth,下载后文件名删除.txt SPPE FastPose (AlphaPose...
4.拷贝你自己训练的.weight文件和yolov3-tiny-modify.cfg文件到rk3399pro开发板,修改rknn_transform_tiny.py,转成rknn模型 5.修改rknn_picture_tiny.py文件中数据,N是物体种类 LISTSIZE=85 => LISTSIZE=(N+5) NUM_CLS=80 => NUM_CLS=N CLASSES{...} => CLASSES{“class_1”, “class_2”, “class...
这里面的route主要用于连接,yolov3为了效果更好,参考了其他object-detection的做法,这里共有三个yolo层,对应第一个图里面的predict one/two/three,通俗理解,到了第一个yolo层以后,我们还要回来到Convolutional Set那里,然后网络继续,到了concat那里,我们需要把这个结果和之前的某一层cat起来,cfg中一共有4个route层,...
│ ├── yolov3-tiny.cfg ├── data//数据配置 │ ├── samples//示例图片,detect.py 检测的就是这里的图片 │ ├── coco.names// coco 用于检测的 80个类别的名字 │ ├── coco_paper.names// coco 原始 91个类别的名字 │ ├── coco2014.data// coco 2014版本的训练测试路径配置 ...
├── coco.data ├── create_custom_model.sh # 创建自定义.cfg用的脚本├── custom.data ├── yolov3-tiny.cfg # 模型定义文件├── yolov3.cfg # 模型定义文件 模型定义文件放到后面讲,先看两个.data文件。 下面是custom.data文件的内容 classes= 1 # 类别数量 train=data/custom/train.txt ...
# Single-GPU python classify/train.py --model yolov5s-cls.pt --data cifar100 --epochs 5 --img 224 --batch 128 # Multi-GPU DDP python -m torch.distributed.run --nproc_per_node 4 --master_port 1 classify/train.py --model yolov5s-cls.pt --data imagenet --epochs 5 --img 224...
python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5 使用python yolo_video.py -h获取help内容 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 usage:yolo_video.py[-h][--modelMODEL][--anchorsANCHORS][--classesCLASSES][--gpu_numGPU_NUM][--image][--input[INPUT]][--output[OU...
Run commands below. Training takes about one week on a 2080Ti per model. $ python train.py --data coco2014.data --weights''--batch-size 16 --cfg yolov3-spp.cfg $ python train.py --data coco2014.data --weights''--batch-size 32 --cfg yolov3-tiny.cfg ...