YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object) \times IOU^{truth}_{pred},…

基本配置信息 tensorflow (1.4.0) tensorflow-tensorboard (0.4.0) Keras (2.1.5) Python (3.6.0) Anaconda 4.3.1 (64-bit) Windows 7 darknet链接 https://github.com/pjreddie/darknet 下载后在cfg文件夹下找到yolov2的配置文件yolov2.cfg yolov2权重文件链接 https://pjreddie.com/darknet/yolov2/…

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别…

接着扯YOLO v2 相比较于YOLO v1,作者在之前模型上,先修修补补了一番,提出了YOLO v2模型.并基于imagenet的分类数据集和coco的对象检测数据集,提出了wordnet模型,并成功的提出了YOLO9000模型.这里暂时只讲YOLO v2. 作者说yolo v1相比较其他基于区域的模型比如faster r-cnn还是有些不足的,比如更多定位错误,更低召回率,所以第二个版本开始主要解决这两个问题. 0 - 作者对yolo v1的补丁 1 - 在所有卷积层上用BN,并扔掉drop…

项目需求+锻炼自己,尝试用yolov2跑自己的数据集,中间遇到了很多问题,记下来防止忘记 一.数据集 首先发现由于物体特殊没有合适的现成的数据集使用,所以只好自己标注,为了减少工作量,先用opencv标记连通域 (环境 ubuntu qt opencv) 在qt中创建console类型工程,需要对test.pro进行如下配置 QT -= gui QT += core CONFIG += c++11 CONFIG += console CONFIG -= app_bundle TARGET = t…

Autonomous driving - Car detection Welcome to your week 3 programming assignment. You will learn about object detection using the very powerful YOLO model. Many of the ideas in this notebook are described in the two YOLO papers: Redmon et al., 2016 (…

一些闲话: 前面我有篇博客 https://www.cnblogs.com/riddick/p/10434339.html ,大致说了下如何将pytorch训练的.pth模型转换为mlmodel,部署在IOS端进行前向预测.只是介绍了下类接口,并没有示例,因此有可能会陷入没有demo你说个p的境地.因此,今天就拿实际的模型来说上一说. 其实coreML的demo,github上有很多,但是大部分都是用swift写的,而对于从C/C++语言过来的同学来说,Objective-C或许会更容易看懂一些…

这次用yolov2做检测时遇到个大坑,折腾了我好几天,特以此文记录之. 一.安装cuda+cudnn 它们的版本必须要匹配,否则训练后检测不出目标! 1.下载cuda8.0.61_375.26_linux.run和cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz 2.安装cuda sh cuda8.0.61_375.26_linux.run 一直enter,直至accept.然后是安装一些东西直接y,或者让你输入地址, 按enter用默认的就可以了. 3.环境变量设置 sudo gedi…

yolov2到caffe的移植主要分两个步骤:一.cfg,weights转换为prototxt,caffemodel1.下载源码:git clone https://github.com/marvis/pytorch-caffe-darknet-convert.git 2.安装pytorch,使用conda指令:(需要有torch模块)conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith [这里cuda换成自己对应的版本] 3.cd pytorc…

最近有人问起在YOLOv2训练过程中输出在终端的不同的参数分别代表什么含义,如何去理解这些参数?本篇文章中我将尝试着去回答这个有趣的问题. 刚好现在我正在训练一个YOLOv2模型,拿这个真实的例子来讨论再合适不过了,下边是我训练中使用的 .cfg 文件(你可以在cfg文件夹下找到它): 以下是训练过程中终端输出的一个截图: 以上截图显示了所有训练图片的一个批次(batch),批次大小的划分根据我们在 .cfg 文件中设置的subdivisions参数.在我使用的 .cfg 文件中 batch =…