在YOLOv3中,Loss分为三个部分: 一个是xywh部分带来的误差,也就是bbox带来的loss ,在ultralytics版版的YOLOv3中,使用的是GIOU 一个是置信度带来的误差,也就是obj带来的loss。lobj代表置信度,即该bounding box中是否含有物体的概率。在yolov3代码中obj loss可以通过arc来指定,有两种模式: 如果采用default模式,使...
### 3.生成yolo3所需的train.txt,val.txt,test.txt 生成的数据集不能供yolov3直接使用。需要运行voc_annotation.py ,classes以检测一个类为例(眼睛),在voc_annotation.py需改你的数据集为: ~~~ classes = ["eye"] ~~~ 运行`python voc_annotation.py`会生成 `2007_train.txt``2007_test.txt``2007_...
yolov3源码分析keras(一)数据的处理 一.前言 本次分析的源码为大佬复现的keras版本,上一波地址:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 初步打算重点分析两部分,第一部分为数据,即分析图像如何做等比变化,如何将标注框(groud truth boxs) 的信息转换为计算损失时使用的label。另一部分为损失函数计算的源码。个...
关于batch和subdivisions:在训练输出中训练迭代包括8组,这些batch样本又被平均分成subdivisions=8次送入网络参与训练,以减轻内存占用的压力;batch越大训练效果越好,subdivisions越大,占用内存越小 网络输入的宽 高 通道数,要求width=height,并且是32的倍数,大分辨率可以检测到更加细小的物体,从而影响precision width=416 he...
keras源码中有两段训练: 第一段冻结前面的249层进行迁移学习(原有的yolov3) 第二段解冻全部层进行训练 笔者自己的训练数据集是专业领域的图像,所以基本第一阶段的迁移学习阶段没啥用,因为与原有的yolov3训练集差异太大,如果你也是,请直接开始第二段或者重新根据darknet53训练。 那么这边就有三样可能需要预下载的...
首先确保在环境中安装和更新keras 2.09(或更高版本): pip3 install --upgrade keras 1. 这里,新建一个文件并命名为train.py,然后插入下面的代码: # 设置matplotlib后端,这样子数字可以保存在后端(如果你使用的是headless server,请取消注释下面的行)# import matplotlib# matplotlib.use("Agg") # 导入必要的包fr...
2.转换 Darknet YOLO 模型为 Keras 模型 python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5 3.运行YOLO 目标检测 python yolo.py 需要下载一个图片,然后输入图片的名称,如图所示: 识别效果: 项目地址:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3、 ...
前文内容详见Windows环境下YoloV3-Keras环境搭建与测试实践(一) 2.测试实践 2.1运行代码前先下载YoloV3的配置文件(包含了预训练权值) 注:推荐使用预训练权重,特别对于小规模数据集训练有很好的收敛效果 yolov3.cfg下载 2.2 在根目录下,转换配置文件,生成权值文件.weights,和keras专用配置文件.h5 ...
1 YOLOv3实现 在应用过程中,基于Keras版的YOLOv3实现,项目链接为:https://github.com/qqwweee/ke... 2 实现过程 2.1 数据集构建 收集包含不同类别的待识别目标的图片,在原代码实现中要求图片是jpg格式,但只是因为在后续构建读取路径时写死了图片路径为xxx.jpg,可以根据需要在相应位置修改为支持多格式图片,这个...
1. 权重2 https://pan.baidu.com/s/1MIBU41gW1x7aqgQhwglAcw 1. 2. 修改yolo.py中第24行权重路径 3. 将需要检测旗帜图片放入sample文件夹中 4. 运行检测 pythonyolo_images.py 1. 训练 训练自己的数据 无需使用 预训练的权重 (此方法适用于各类数据) ...