在Windows系统的Linux系统中用yolo训练自己的数据集的配置差异很大,今天总结在win10中配置yolo并进行训练和测试的全过程. 提纲: 1.下载适用于Windows的darknet 2.安装VS和CUDA.CUDNN.OpenCV 1)安装VS2017 2)安装OpenCV 3)VS配置OpenCV 4)安装CUDA10.0和CUDNN7.5 5)VS配置CUDA 3. 编译darknet 4.训练自己的数据集 5.开始训练 6.测试 1.下载适用于Windows的darknet…

1.环境配置 tensorflow1.12.0 Opencv3.4.2 keras pycharm 2.配置yolov3 下载yolov3代码:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 下载权重:https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights,并将权重文件放在keras-yolo3-master文件下 执行如下命令将darknet下的yolov3配置文件转换成keras适用的h5文件. python conver…

一.下载和测试模型 1. 下载YOLO-v3 git clone https://github.com/qqwweee/keras-yolo3.git 这是在Ubuntu里的命令,windows直接去 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3下载.解压.得到一个 keras-yolo3-master 文件夹 2. 下载权重 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 去 https://pjredd…

工具:labelimg.MobaXterm 1.标注自己的数据集.用labelimg进行标注,保存后会生成与所标注图片文件名相同的xml文件,如图.我们标注的是井盖和路边栏,名称分了NoManholeCover.ManholeCover.WarningStick共3类标签名 2.下载yolov3项目工程.按照YoLo官网下载 git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 3.修改Makefile文件(文件就在下载的da…

一.配置yolo v3 参考yolo v3官网https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 下载darknet后进行编译: git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 下载预训练权重文件: wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 接下来测试一下:测试data/dog.jpg图片的结果,如果能够正确识别,则说明配置成功. ./da…

博客主要结构 1. 如何在ubuntu18.04上安装yolo 2 .如何配置yolov3 3 .如何制作自己的训练集测试集 4 .如何在自己的数据集上运行yolov3 1. 在ubuntu18.04下安装yolov3 安装darknet 按ctrl+atl+t 打开终端, 并在终端下依次输入以下命令 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet make 如果成功的话你会看到以下信息 mkdir -p obj gcc…

写在前面:YOLOV3只有修改了源码才需要重新make,而且make之前要先make clean. 一.准备数据 在/darknet/VOCdevkit1下建立文件夹VOC2007. voc2007文件夹下建立三个文件夹,分别为Annotations,ImageSets和JPEGImages,其中JPEGImages存放所有.jpg格式的训练图片,Annotations存放所有图片的xml文件 图片最好按数字顺序排列,如00001.jpg,00002.jpg等,可以用脚本生成. ImageSet…

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…

[写在前面] 用Tensorflow(TF)已实现好的卷积神经网络(CNN)模型来训练自己的数据集,验证目前较成熟模型在不同数据集上的准确度,如Inception_V3, VGG16,Inception_resnet_v2等模型.本文验证Inception_resnet_v2基于菜场实拍数据的准确性,测试数据为芹菜.鸡毛菜.青菜,各类别样本约600张,多个菜场拍摄,不同数据源. 补充:自己当初的计划是用别人预训练好的模型来再训练自己的数据集已使可以完成新的分类任务,但必须要修改代码改网络结构,并…

1.  下载预训练权重文件 YOLOv3使用在Imagenet上预训练好的模型参数(文件名称: darknet53.conv.74,大小76MB)基础上继续训练. darknet53.conv.74下载链接:  https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74,下载完成后放在darknet主目录. 也可以直接在darknet目录下通过wget命令下载: wget https://pjreddie.com/media/files/darknet5…