1.YOLO V4模型训练的基本思路 所有机器学习涉及模型训练,一般都有训练集.验证集.测试集,因此需要准备数据集.有了数据集,再调用训练的算法,获取训练的结果.v3.v4模型训练方法相同. 2.YOLO V4模型训练的体验 利用已有数据,体验一下模型训练的各个步骤. 网址:https://pjreddie.com/darknet/yolo/给出了模型训练的方法. 2.1.YOLO模型训练的数据集格式 YOLO训练所要求的数据格式是PASCAL VOC或者COCO等标准数据集格式. darkne…

YOLO v4分析 YOLO v4 的作者共有三位:Alexey Bochkovskiy.Chien-Yao Wang 和 Hong-Yuan Mark Liao.其中一作 Alexey Bochkovskiy 是位俄罗斯开发者,此前曾做出 YOLO 的 windows 版本. 那么,YOLOv4 性能如何呢? 在实际研究中,有很多特性可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并需要对其结果进行理论上的证明.某些特性仅在某些模型上运行,并且仅在某些问…

YOLO v1到YOLO v4(下) Faster YOLO使用的是GoogleLeNet,比VGG-16快,YOLO完成一次前向过程只用8.52 billion 运算,而VGG-16要30.69billion,但是YOLO精度稍低于VGG-16. Draknet19 YOLO v2基于一个新的分类model,有点类似与VGG.YOLO v2使用3*3filter,每次Pooling之后都增加一倍Channels的数量.YOLO v2使用全局平均Pooling,使用Batch Normilaza…

YOLO v1到YOLO v4(上) 一.  YOLO v1 这是继RCNN,fast-RCNN和faster-RCNN之后,rbg(RossGirshick)针对DL目标检测速度问题提出的另外一种框架.YOLO V1其增强版本GPU中能跑45fps,简化版本155fps. 论文下载:http://arxiv.org/abs/1506.02640 代码下载:https://github.com/pjreddie/darknet YOLO的核心思想 提出了一种新的目标检测方法YOLO.先前的目标检…

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(下) ASFF:自适应特征融合方式 ASFF来自论文:<Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection>,也就是著名的yolov3-asff. 金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法.但是,对于基于FPN的单级检测器来说,不同特征尺度之间的不一致是其主要限制.因此这篇论文提出了一种新的数据驱动的金字塔特征融合方式,称之为自适应空间特征融合(ASFF).它学习了在空…

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(上) 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan, Serge Belongie PANet(Path Aggregation Network) 论文地址: https://arxiv.o…

使用yolo3模型训练自己的数据集 本项目地址:https://github.com/Cw-zero/Retrain-yolo3 一.运行环境 1. Ubuntu16.04. 2. TensorFlow-gpu 1.4.0 或更高版本. 3. Keras 2.2.4 . 4. numpy 1.15.2(实测1.16.1会报错). 二.创建数据集 1. 使用VOC2007数据集的文件结构: 文件结构如下图,可以自己创建,也可以下载VOC2007数据集后删除文件内容. 注:数据集中没有 test.p…

前言 4 月热播的韩剧<王国>,不知道大家有没有看?我一集不落地看完了.王子元子出生时,正逢宫内僵尸作乱,元子也被咬了一口,但是由于大脑神经元尚未形成,寄生虫无法控制神经元,所以医女在做了简单处理后,判断不会影响大脑.这里提到了人脑神经元,它也是 AI 神经网络的研究起源,具体展开讲讲. 人脑中总共有 860 亿个神经元,其中大脑皮层有 160 亿个神经元.大脑皮层的神经元数量决定了动物的智力水平,人的大脑皮层中神经元数量远高于其他物种,所以人类比其他物种更聪明.大象的脑子总共有 2570 亿…

上一步建立好模型之后,现在就可以训练模型了. 主要代码如下: import sys #将当期路径加入系统path中 sys.path.append("E:\\CODE\\Anaconda\\tensorflow\\Kaggle\\My-TensorFlow-tutorials-master\\01 cats vs dogs\\") import os import numpy as np import tensorflow as tf import input_data import…

Beholder is a TensorBoard plugin for viewing frames of a video while your model trains. It comes with tools to visualize the parameters of your network, visualize arbitrary arrays like gradients. Beholder是一个TensorBoard插件,用于在模型训练时查看视频帧. 它具有可视化网络参数的工具,…