7)在 darknet/build/darknet/x64/data/ 文件夹中新建 test.txt 文件,其中每一行是一个图片的路径,最好写成绝对路径,格式参考上一条 8)下载预训练权重文件,并放在 darknet/build/darknet/x64/ 文件夹中,给出yolov4-tiny 的地址: yolov4-tiny.conv.29github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/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...
YOLOv4 算法通过特征提取网络提取目标的特征,然后对提取的特征进行检测,生成检测结果。在原始 YOLOv4 算法中采用的特征提取网络是 CSPDarknet53 网络,CSPDarknet-53 网络使用残差结构和 CSP 结构,使得模型的深度达到了 162 层,训练参数高达 64363101 个,因此具有出色的检测性能。但是显而易见的 YOLOv4 算法模型体积...
在darknet目录下,使用第一条命令生成预训练权重yolov4-tiny.conv.29,第二条命令开始训练 ./darknet partial cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights yolov4-tiny.conv.29 29# 生成yolov4-tiny.conv.29文件,用于迁移学习./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.conv.29 ...
【摘要】 本文以darknet中的yolov4-tiny.cfg文件为例,来讲解以下各个重要参数的意义。 1、net层 net层中包含的是网络训练的基础参数。 [net] # Testing #batch=1... 本文以darknet中的yolov4-tiny.cfg文件为例,来讲解以下各个重要参数的意义。
修改makefile(打开darknet目录下makefile文件), 根据具体情况修改 GPU=1 # 使用GPU CUDNN=1 # 使用GPU CUDNN_HALF=1 # 混合精度训练,用于加速 OPENCV=1 # 使用opencv AVX=0 OPENMP=0 LIBSO=1 # 生成libdarknet.so,便于python调用darknet模型
数据预处理:将自定义数据集转换为Darknet所需的格式,并进行数据增强。 开始训练:使用Darknet进行模型训练,并保存训练好的权重文件。 三、模型转换与优化 安装RKNN-Toolkit:在RK设备上安装RKNN-Toolkit,用于模型转换和优化。 模型转换:使用RKNN-Toolkit将Darknet格式的模型转换为RKNN格式,同时进行量化优化。 模型验证:在...
YOLOv4 算法的特征提取网络是关键组件，它负责捕获目标特征并生成检测结果。传统的 YOLOv4 算法使用 CSPDarknet53 网络，该网络通过残差结构和 CSP 结构，深度达到162层，拥有64363101个训练参数，从而实现了优异的检测性能。然而，这导致了模型体积庞大，检测速度受限。因此，我们关注如何对 YOLOv4 网络进行...
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....
10.步骤二、使用标准yolov4-tiny网络训练与检测交通标志;使用标准yolov4-tiny网络对基于步骤一的两个交通标志数据集分别进行训练,下载标准yolov4-tiny网络并进行编译,标准yolov4-tiny网络下载地址:https://github.com/alexeyab/darknet,为两个交通标志数据集tt100k与lisa分别更改cfg文件夹中tt100k.data与lisa.data文件...