│ └── utils.py └── weights └── download_weights.sh # 预训练的权重下载脚本 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 2.1 数据准备 01.主要是得到train.txt和vaild.txt以及labels...
权重文件路径:yolov3.weights 图片问价路径:data/dog.jpg 运行结果: zhx@zhx:~/Yolo/darknet-master$ ./darknet detect cfg/yolov3.cfg data/yolov3.weights data/dog.jpg layer filters size input output 0 conv 32 3 x 3 / 1 608 x 608 x 3 -> 608 x 608 x 32 0.639 BFLOPs 1 conv 64 3 ...
download_yolov3_weights.sh 用pytorch搭建的yolov3框架,yolo官方预训练模型的权重与配置文件,使用该权重来训练自己的数据集,用于了解yolov3。 深度学习2020-07-10 上传大小:896B 所需:50积分/C币 基于单片机protues仿真制作的超高精度电参数测试(仿真图、源代码)...
注意:训练保存的pt权重包含epoch信息,可通过python -c "from models import *; convert('cfg/yolov3.cfg', 'weights/last.pt')"转换为darknet weights去除掉epoch信息,使用darknet weights从epoch 0开始稀疏训练。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 python train.py--cfg cfg/my_cfg.cfg--...
└── download_weights.sh # 预训练的权重下载脚本 2.1 数据准备 01.主要是得到train.txt和vaild.txt以及labels中每张图片的标注信息 我的方法可能比较笨拙,主要是借助一些脚本以及自己的改动来实现 首先,我的数据集是自制的SAR图像数据集,包括.jpg图片以及对应的xml标签(VOC格式) ...
weights = opt.weights img_size = opt.img_size# 初始化设备device = torch_utils.select_device(opt.device)# 初始化模型model = Darknet(opt.cfg, img_size)# 加载权重attempt_download(weights)ifweights.endswith('.pt'):# pytorch格式model.load_state_dict(torch.load(weights, map_location=device)[...
进入https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights下载yolov3.weights文件,再将yolov3.weights放在D:\darknet\build\darknet\x64目录下。 如果下载慢,选择迅雷下载。 6.3、运行YOLO 控制台进入D:\darknet\build\darknet\x64目录,输入命令: darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg ...
py --cfg cfg/yolov3.cfg --weights weights/best.pt 目前该文件中也可以放入视频进行视频目标检测。Image: --source file.jpg Video: --source file.mp4 Directory: --source dir/ Webcam: --source 0 RTSP stream: --source rtsp://170.93.143.139/rtplive/470011e600ef003a004ee33696235daa HTTP ...
txt $ cd weights/ $ bash download_weights.sh $ cd data/ $ bash get_coco_dataset.sh 2.检测网络 使用预训练权重来预测图像(size :256*256)。 # 错误结果 $ python3 detect.py --image_folder /data/samples Namespace(batch_size=1, class_path='data/coco.names', conf_thres=0.8, config_...
model=Darknet(opt.cfg,img_size)# Load weightsattempt_download(weights)ifweights.endswith('.pt'):# pytorch format model.load_state_dict(torch.load(weights,map_location=device)['model'])else:# darknet formatload_darknet_weights(model,weights)model.to(device).eval();# Get names and colors ...