将yolov4.weight放入\darknet-master\build\darknet\x64\backup文件夹,yolov4.conv.137直接放在\darknet-master\build\darknet\x64文件夹下 打开cmd进入\darknet-master\build\darknet\x64目录 输入以下命令: darknet.exe detector test data/coco.data cfg/yolov4.cfg backup/yolov4.weights cmd会输出网络 输...
第一步:正常编译darknet,gpu默认是得到darknet.exe,如果编译CPU版本会得到darknet_nogpu.exe,此时需要将darknet_nogpu.exe改为darknet.exe 第二步:打开软件,拖拽数据集到软件界面点击开始转换获取训练命令 第三步:将命令随便贴进cmd窗口即可开始训练,软件需要授权使用,关注微信公众号未来自主研究中心可以与我们联系 ...
在系统变量Path中加入下载的darknet的位置: G:\人工智能\深度学习\36.目标检测\官方库\darknet\build\darknet\x64 2.3 下载权重文件yolov4.weights 链接:https://pan.baidu.com/s/1koPg1amOlqIw5bLwv4Id_Q 提取码:1234 将下载后的yolov4.weights文件放在darknet文件夹下: 将下载后的yolov4.cfg文件放在dark...
从GitHub上下载Darknet的源代码:https://github.com/AlexeyAB/darknet 2.2 编译Darknet 打开CMD命令行窗口,并导航至Darknet源代码目录。 运行build.bat脚本,该脚本将自动配置CMake并编译Darknet。 2.3 配置YOLOv4-tiny模型 在Darknet源代码目录下,找到cfg文件夹。 复制yolov4-tiny.cfg和yolov4-tiny.weights文件到c...
windows编译yolov4 软硬件环境 windows 10 64bit visual studio 2019 cuda 11.1 cudnn 8.0.5 opencv 4.5.1 darknet 2021.03.27 cmake 3.20.0 安装配置cuda和cudnn 参考前文windows 10安装CUDA和cuDNN, 这里不再赘述。 安装配置opencv 来到opencv的官方网站下载页面https://opencv.org/releases/...
Yolo v4 Darknet编译(Windows10 + VS2015 + OpenCV4.2),Darknetgithub地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet最近刚更新了Yolov4,对比Yolov3有很大提升,所以迫不及待编译来试试。编译与测试步骤如下:①下载darknet-master.zip并解压②打开CMake,设置源码和生成项目
在darknet\build\darknet\x64\data目录下创建FOV_obj.data文件(文件名随便取),写入内容 classes=4train=data/train.txt valid=data/test.txt names=data/FOV_obj.names backup=backup/ 创建FOV_obj.name文件写入以下内容 0 1 2 3 创建train.txt文件写入你想要训练的图片 ...
先看看截图 第一步:正常编译darknet,gpu默认是得到darknet.exe,如果编译CPU版本会得到darknet_nogpu.exe,此时需要将darknet_nogpu.exe改为darknet.exe 第二步:打开软件,拖拽数据集到软件界面点击开始转换获取训练命令 第三步:将命令随便贴进cmd窗口即可开始训练,软件需要授权使用,关注微信公众号未来自主研究中心可以...
但是由于需要转换为C++,把训练好的pth文件转换为pt文件应用的过程中出现了各种各样的问题,暂时不想花费大量的时间在这件事情上,所以转而选择了直接使用darknet。 以下全程使用windows,各项配置不发生变化。 测试过程中有一个小发现:我自己训练用的图像是三通道的图像,训练出来的模型用在单通道图像上也是可行的,至少...
代码地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet 1)相对YOLOv3改进方面 马赛克数据增强。 自对抗训练:对图像做改变扰动,然后在这个图像上训练。 改进attention方式。 改进通道的组合方式。 Cross mini-batch Normal。 等等 总结:使用 加权残差连接(WRC),跨阶段部分连接(CSP),交叉微型批处理规范化(CmBN),自对抗训练(...