3. 修改配置文件 在YOLOv4-Tiny的训练过程中,我们需要修改一些配置文件以适应自己的数据集。这些配置文件通常包括训练配置文件(如yolov4-tiny.cfg)和数据集配置文件(如coco.data)。在训练配置文件中,我们需要设置输入图像的尺寸、锚点(anchors)等参数;在数据集配置文件中,我们需要指定数据集的路径、类别数量、类别名称...
下载完之后 开始编译 输入make (时间好长) 3.2使用YOLOv4-Tiny进行目标检测 切换路径: cd ~/jetson-inference/data/networks/darknet 四.运行结果 图像测试: ./darknet detect cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights data/dog.jpg
下载https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v4_pre/yolov4-tiny.weights并传递到Nano上: ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights "nvarguscamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=1280, height=720, format=NV12, framerate=30...
Tiny YOLO 在 Darknet 上训练的截图 四、 通过 Vivado HLS 为 FPGA 准备模型 要将模型部署到 FPGA，需要将神经网络操作转换为硬件级描述。使用 Xilinx 的 Vitis HLS（高级综合）可以将 Tiny YOLO v4 的 C++ 模型代码的转化为 Verilog RTL（寄存器传输级）代码，从而将模型从软件世界带入硬件实现。详细步骤：1....
为了提高目标检测的实时性,本文提出了一种基于YOLOv4-tiny的快速目标检测方法。它首先使用ResNet-D网络中的两个ResBlock-D模块,而不是Yolov4-tiny中的两个CSPBlock模块,从而降低了计算复杂度。其次,设计了辅助残差网络块,以提取更多的物体特征信息,以减少检测误差。
下载预训练权重(yolov4_tiny_weights_voc.pth和yolov4_tiny_weights_coco.pth)。 下载权重放置于model data文件夹下。 检查yolo.py中的model_path和classes_path路径是否正确,以及是否一一对应。 -例如,如果使用coco预训练权重,相应代码应是如下所示:
各位同学好,今天和大家分享一下如何使用 opencv 调用 yolov4-tiny 目标检测方法,并对指定类别进行检测。用b站的视频做测试。 点击按钮 'all',按钮变红色,对所有的类别检测 点击按钮 'person',按钮变红色,只对'person'类别检测 1.文件配置 首先,我们需要导入 yolov4-tiny 网络模型结构 cfg 文件,网络权重 weights...
智能交通:在智能交通系统中,yolov4-tiny可以用于实时检测交通场景中的车辆、行人等目标,实现交通流量统计、违规行为检测等功能。 智能家居:通过将yolov4-tiny应用于智能家居系统中,可以实现对家庭环境中的人、宠物等目标的实时检测,提供智能化的家居服务。
训练所需的yolov4_tiny_voc.pth可在百度网盘中下载。 链接:https://pan.baidu.com/s/1iLlac8QaCDmBfEtb9EC3IQ提取码: hjuu 训练步骤 1、本文使用VOC格式进行训练。 2、训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的Annotation中。 3、训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JP...
在这之后,再执行yolo_to_onnx.py文件,将之前得到的模型生成文件传入,此处选用的是yolov4-tiny-288 python3 yolo_to_onnx.py -m yolov4-tiny-288 之后就会生成一个.onnx格式的文件,此时再运行onnx_to_tensorrt.py文件,指定.onnx文件的模型名字(还是yolov4-tiny-288没变) ...