Yolo 實時目標檢測實戰(下)

2022-02-04 09:44:28 字數 2466 閱讀 5242

yolo:實時目標檢測實戰(下)

yolo:real-time object detection

after a few minutes, this script will generate all of the requisite files. mostly it generates a lot of label files in vocdevkit/voc2007/labels/ and vocdevkit/voc2012/labels/. in your directory you should see:

ls2007_test.txt   vocdevkit

2007_train.txt  voc_label.py

2007_val.txt    voctest_06-nov-2007.tar

2012_train.txt  voctrainval_06-nov-2007.tar

2012_val.txt    voctrainval_11-may-2012.tar

文字檔案如2007_train.txt列出了當年的影象檔案和影象集。darknet需要乙個文字檔案,其中包含所有要訓練的影象。在這個例子中,讓我們訓練除了2007測試集之外的所有東西,以便我們可以測試我們的模型。執行:

cat 2007_train.txt 2007_val.txt 2012_*.txt > train.txt

現在我們把2023年的trainval和2023年的trainval都列在乙個大名單上。這就是我們要做的資料設定!

修改pascal資料的cfg             

現在找到你的darknet 目錄。我們必須更改cfg/voc.data配置檔案以指向您的資料:

1 classes= 20

2 train  = /train.txt

3 valid  = 2007_test.txt

4 names = data/voc.names

5 backup = backup

您應該將替換為放置voc資料的目錄。

wget

訓練模型

現在我們可以訓練了!執行命令:

./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg darknet53.conv.74

在coco上訓練yolo              

如果你想使用不同的訓練模式、超引數或資料集,你可以從頭開始訓練yolo。下面是如何讓它在coco資料集上工作。

獲取coco資料

cp scripts/get_coco_dataset.sh data

cd data

bash get_coco_dataset.sh

現在您應該擁有為darknet生成的所有資料和標籤。

修改coco的cfg             

現在找到的darknet目錄。我們必須更改cfg/coco.data配置檔案以指向您的資料:

1 classes= 80

2 train  = /trainvalno5k.txt

3 valid  = /5k.txt

4 names = data/coco.names

5 backup = backup

您應該用放置coco資料的目錄替換。

您還應該修改模型cfg以進行訓練,而不是測試。cfg/yolo.cfg應該如下所示:

[net]

# testing

# batch=1

# subdivisions=1

# training

batch=64

subdivisions=8

....

訓練模型

現在我們可以訓練了!執行命令:

./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg darknet53.conv.74

如果要使用多個gpu執行:

./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg darknet53.conv.74 -gpus 0,1,2,3

如果要從檢查點停止並重新開始訓練:

./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg backup/yolov3.backup -gpus 0,1,2,3

開放影象資料集上的yolov3

wget

./darknet detector test cfg/openimages.data cfg/yolov3-openimages.cfg

yolov3-openimages.weights

老yolo怎麼了?

如果您使用的是yolo版本2,您仍然可以在這裡找到**:

引用如果你在工作中使用yolov3,請引用我們的**!

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journal = ,

year=

}

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