很多博友看了我的第一篇博客yolo类检测算法解析——yolo v3,对其有了一定的认识和了解,但是并没有贴出代码和运行效果,略显苍白.因此在把篇博客理论的基础上,造就了第一篇实践文章,也就是本文.只要读者有着强大的理论支撑,什么模型什么框架都是一样玩.所以老师又会跟你说哲学和科学.科学和技术存在如何的关联,尽管很抽象,但是没有人反驳过就像有这么多的编程语言,各有特色,最后也都干了相同或相似的事,那么多的框架,各有千秋,最后也都干了相同或相似的事.又或者说反了,是因为它们都想干相同或相似的事,而又…

这次给大家带来一个有趣的项目,项目主要是Python写的,基于Keras,backend是tf. 首先,当我们回顾视觉目标检测这个任务时,我们可能纠结于如何使这个项目变得更加work,我理解的更加work是速度上不仅快了而且更加准了,这是自然而然的事情,但是我们不能忽略目标检测的搭档,也正是在另一个热火朝天的领域叫做目标跟踪,在工程上两者常常是搭档,有趣的是在学术研究上,两者常常被分开,我猜想的原因主要是因为:其一,目标检测和跟踪是两个比较大的话题,合在一起工作量有点大,不利于研究工作的专注,而…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(六) 1. Tiny Darknet 听过很多人谈论SqueezeNet. SqueezeNet很酷,但它只是优化参数计数.当大多数高质量的图像是10MB或更大时,为什么要关心的型号是5MB还是50MB?如果想要一个小模型,实际上很快,为什么不看看darknet参考网络?它只有28MB,但更重要的是,它只有8亿个浮点运算.最初的Alexnet是23亿.darknet是速度的2.9倍,而且它很小,准确度提高了4%. 那么Squeez…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(五) RNNs in Darknet 递归神经网络是表示随时间变化的数据的强大模型.为了更好地介绍RNNs,我强烈推荐Andrej Karpathy去年的博客文章,这是实现RNNs的一个很好的资源! 所有这些模型都使用相同的网络架构,一个包含3个递归模块的普通RNN. 每个模块由3个完全连接的层组成.输入层将信息从输入传播到当前状态.递归层通过时间将信息从上一个状态传播到当前状态.由于我们希望输入层和递归层都影响当前状态,所以我们…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(四) Nightmare 从前,在一所大学的大楼里,西蒙尼亚.维达第和齐瑟曼有一个很好的主意,几乎和你现在坐的大楼完全不同.他们想,嘿,我们一直在向前运行这些神经网络,它们工作得很好,为什么不也向后运行呢?这样我们就能知道电脑在想什么... 由此产生的图像是如此恐怖,如此怪异,以至于他们的尖叫声可以听到一路坦普顿. 许多研究人员已经扩大了他们的工作范围,包括谷歌一篇广为人知的博客文章.              这是我抄袭那些抄袭…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(三) ImageNet分类 您可以使用Darknet为1000级ImageNet挑战赛分类图像.如果你还没有安装Darknet,你应该先安装. 使用预先训练的模型分类 下面是安装Darknet.下载分类权重文件和在图像上运行分类器的命令: git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet make wget https://pjreddie.com/media…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(二) 版本3有什么新功能? YOLOv3使用了一些技巧来改进训练和提高性能,包括:多尺度预测.更好的主干分类器等等.全部细节都在我们的论文上! 使用预先训练的模型进行检测 这篇文章将指导你通过使用一个预先训练好的模型用YOLO系统检测物体.如果你还没有安装Darknet,你应该先安装.或者不去阅读所有的东西: git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(一) Darknet:  C语言中的开源神经网络 Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架.它速度快,易于安装,支持CPU和GPU计算.您可以在GitHub上找到源代码,也可以在这里阅读更多关于Darknet可以做什么的信息: 1.  Installing Darknet Darknet易于安装,只有两个可选依赖项: OpenCV,如果你想要更广泛的支持图像类型. 如果你想计算GPU的话,安装CUDA. 两者都是可…

队名 火箭少男100 组长博客 林燊大哥 作业博客 Alpha 冲鸭鸭! 成员冲刺阶段情况 林燊(组长) 过去两天完成了哪些任务 协调各成员之间的工作 协助前端界面的开发 搭建测试用服务器的环境 完成数据增强模块中的色彩抖动算法 展示GitHub当日代码/文档签入记录(组内共享) 接下来的计划 协助算法迁移学习的弱分类器实现 还剩下哪些任务 燃尽图(组内共享) 有哪些困难 弱分类器选取问题,暂选用CTPN CTPN的水平.竖直参数选取问题 有哪些收获和疑问 通过阅读相关论文及实战模型,丰富了算法…

目录 YoLo 实践(1) 目标: 实施方法: Step 0. 测试项目是否可以正常运行 运行效果图 使用VOC数据结构训练模型 Step1: 生成统一格式的标注文件和类别文件 Step2: 加载预训练模型 Step3: 训练VOC数据 Step4: 测试模型 问题集合 1. Out of system memory when unfreeze all of the layers. 附录A ConfigParser YoLo 实践(1) by lizhen 参考代码: keras-yolo3 *…