本节翻译自:https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-3/ 前一节我们实现了YOLO结构中不同类型的层,这一节我们将用Pytorch来实现整个YOLO结构,定义网络的前向传播过程,最终能够实现给定一张图片获得检测输出. 这个项目使用python 3.5与Pytorch 0.4进行编写,官方地址. 必备条件: 本教程的part1与part2…

本节翻译自:https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-2/ 必备条件: 此教程part1-YOLO的工作原理 PyTorch的基本工作知识,包括如何使用 nn.Module, nn.Sequential and torch.nn.parameter 等类创建自定义网络结构 下面我将假设你有了一定的PyTorch基础.如果您是一个入门者,我建…

本教程翻译自https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-object-detector-in-pytorch/ 视频展示:https://www.youtube.com/embed/8jfscFuP_9k(需要FQ) 深度学习的发展给目标检测任务带来了显著提升.近年来人们开发了许多用于目标检测的算法,包括YOLO.SSD.Mask RCNN和RetinaNet等. 在过去的几个月里,我一直在一个研究实验室致力于改进目标检测.这次经历中我…

本节翻译自:https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-5/ 在前一节最后,我们实现了一个将网络输出转换为检测预测的函数.现在我们已经有了一个检测器了,剩下的就是创建输入和输出的流程. 必要条件: 1.此系列教程的Part1到Part4. 2.Pytorch的基本知识,包括如何使用nn.Module,nn.Sequential,torch.n…

本节翻译自:https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-4/ 前一节我们实现了网络的前向传播.这一节我们对检测输出设置目标置信度阈值和进行非极大值抑制. 必要条件: 1.此系列教程的Part1到Part3. 2.Pytorch的基本知识,包括如何使用nn.Module,nn.Sequential,torch.nn.parameter类构建常规…

yolo为you only look once. 是一个全卷积神经网络(FCN),它有75层卷积层,包含跳跃式传递和降采样,没有池化层,当stide=2时用做降采样. yolo的输出是一个特征映射(feature map) Yolo是将输入图像划分为sxs个格子,每个格子越策b个bounding box,每个bbx有5个系数. s的取值为输出特征映射的最低维度,例如输入图像为416X416,则输出特征映射为13x13(具体算法为416,208,104,52,26,13,每次降采样相当于图像大小减…

论文地址:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf论文:YOLOv3: An Incremental Improvement YOLO系列的目标检测算法可以说是目标检测史上的宏篇巨作,接下来我们来详细介绍一下YOLO v3算法内容,v3的算法是在v1和v2的基础上形成的,所以有必要先回忆:一文看懂YOLO v1,一文看懂YOLO v2. 网络结构 从这儿盗了张图,这张图很好的总结了YOLOV3的结构,让我们对YOLO有更加直观的理解.D…

A PyTorch Tools, best practices & Styleguide 中文版:PyTorch代码规范最佳实践和样式指南 This is not an official style guide for PyTorch. This document summarizes best practices from more than a year of experience with deep learning using the PyTorch framework. Note th…

[代码剖析]   推荐阅读! SSD 学习笔记 之前看了一遍 YOLO V3 的论文,写的挺有意思的,尴尬的是,我这鱼的记忆,看完就忘了  于是只能借助于代码,再看一遍细节了. 源码目录总览 tensorflow-yolov3-master ├── checkpoint //保存模型的目录 ├── convert_weight.py//对权重进行转换,为了模型的预训练 ├── core//核心代码文件夹 │ ├── backbone.py │ ├── common.py │ ├── config…

结合开源项目tensorflow-yolov3(https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3),理解YOLO v3实现细节整体套路 简单写写 1.数据预处理 voc_annotation.py生成训练测试txt文件,存储了图片路径,bbox和类别 dataset.py 的功能如下: (1)通过读取voc_annotation.py生成的train.txt文件,对图片进行增强处理(…