Yolov3 的 OneFlow 实现 1.简介 YOLO 系列的算法(经典的v1~v3),是单阶段目标检测网络的开山鼻祖,YOLO-You only look once,表明其单阶段的特征,正是由于网络简单,单阶段的效率较快,使其区别于 Faster-RCNN 为代表的两阶段目标检测器,从一开始推出至今,便以速度快和较高的准确率而风靡目标检测领域,受到广泛使用和好评. 而Yolov3是其中的经典和集大成者(当然官方最近也推出了 Yolov4 ),其以融合了残差网络的 Darknet-53 为骨…

前言 在我前期的项目管理的经验中,一个项目需要维护多个产品及多个版本,这给版本与分支的管理增加了难度.前期没有重视,使得分支太多太乱,版本也没记录好,引发了很多的问题.在多种分支与版本的管理模式下,最终参考阿里的AoneBased模式来管理分支.在此做个总结并分享给大家,希望可以帮助大家找到适合自己项目的版本管理方式. 背景 碰到一个较复杂的自研项目,既要做原始功能的研发,还要做产品的定制化开发.前期的版本管理大致为: 1.共一个主干分支master 2.N个特性分支==N个发布分支(特性分支开…

首先借助qqwweee/keras-yolo3中的convert.py和tensorrt例子yolov3_onnx,并重新编写了代码,实现将darknet格式的yolov3的yolov3.cfg和yolov3.weights转换成keras(tensorflow)的h5格式 1 将darknet格式的yolov3.cfg和yolov3.weights转换成kears(tf)的h5格式 # -*- coding: utf-8 -*- import os import io import argpa…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 一.准备工作: 安装pkg-config:sudo apt-get install pkg-config 安装opencv:sudo apt-get install libopencv-dev 二.编译darknet: 下载 darknet-master.zip:https://github.com/pjreddie/darknet,解压 修改Makefile: GPU=1CUDNN=1OPENCV…

概述 YOLOv3: 车辆行人检测算法 GitHub Qt5: 制作简单的GUI OpenCV:主要用于putText.drawRec等 Step YOLOv3检测结果 Fig 1. input image(from DETRAC dataset) Fig 2. predictions result(看结果还可以哈) Qt5 简易GUI 整体效果图 说明 所用YOLOv3为C版本,YOLOv3 安装无需配置环境,安装方法参照官网即可.(可使用CUDA进行GPU加速.OpenCV显示图片) 权重使…

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…

环境说明 系统:ubuntu16.04 显卡:Tesla k80 12G显存 python环境: 2.7 && 3.6 前提条件:cuda9.0 cudnn7.0 opencv3.4.0 安装cuda和cudnn教程 安装opencv3.4.0教程 实现YOLOV3的demo 首先安装darknet框架,官网链接 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet vim Makefile 根据情况修改Makefile,…

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…

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…

本文逐步介绍YOLO v1~v3的设计历程. 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) \tim…

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…

本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit,北京一流科技有限公司首席科学家袁进辉(老师木)分享的<让AI简单且强大:深度学习引擎OneFlow背后的技术实践>实录. 北京一流科技有限公司将自动编排并行模式.静态调度.流式执行等创新性技术相融合,构建成一套自动支持数据并行.模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架,降低了分布式训练门槛.极大的提高了硬件使用率.该框架已经成功帮助众多头部互联网公司及人工智能企业提升了大模型训练效率,节约了硬件运营和使用成本,达到了降本增效…

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…

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…

记于 2018-05-19 13:21:13 距离开始着手安装yolov3已经过去将近20个小时,当然我并没有装那么久啦,就是大概4,5个小时这么久,网络上教程很少,步骤也千奇百怪,这次成功装好后就想写一个教程记录一下,帮助一下后来人. 再次还是要先感谢一下我看过的教程 Yolo:Win10+Yolo环境配置+利用Yolov3训练自己的数据集最详细攻略——Jason niu Windows下 YOLOv3配置教程 所需: Win10 Visual Studio 2015 CUDA 8.0(下载地…

https://blog.csdn.net/helloworld1213800/article/details/79749359 https://blog.csdn.net/lilai619/article/details/79695109 https://pjreddie.com/darknet/yolo/ https://nanfei.ink/2018/04/15/YOLOv3%E8%A7%A3%E8%AF%BB%E5%8F%8A%E8%B0%83%E5%8F%82/ 详细的训练过程参考:h…

论文源址:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf 代码:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 摘要 本文针对YOLO再次改进,训练更大的网络,准确率也有所提高.在320x320的输入上YOLOv3运行22ms,mAP为28.2,与SSD的准确率相同,但比SSD快三倍.在使用0.5 IOU作为检测机制时,YOLOv3仍表现很好.在Titan X上实现57.9 AP50 51ms的运行,而Retin…

参考地址:https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82660381 YOLO v3结构图 DBL:卷积+BN+leaky relu,是v3的最小组件 resn:n代表数字,有res1,res2,...,res8等,表示这个res_block里含有多少个res_unit.这是YOLO-v3的大组件,YOLO-v3借鉴了ResNet的残差结构,使用这个结构可以让网络更深(从v2的darknet-19上升到darknet-53,前者没有残差结构).…

特此声明:训练过程预先认为你对yolov3神经网络有一定了解的基础上进行. 目录 一.先备齐下面的工具(预先善其事,必先利其器) 二.接下里使用我们的工具编译我们的环境 三. 训练自己的数据集 1.  制作训练样本 2. 准备训练前必备的文件 四. 训练及测试 4.1 训练 4.2 测试 一.先备齐下面的工具(预先善其事,必先利其器) (如果你不想走弯路,还是按照我说的来吧) 1.VS2015 x64版本 自定义安装即可 2.darknet windows版本 链接:https://downlo…

目录 参数解析 训练答疑 ​ 参数解析 [net] #Testing #batch=1 //test:一次一个图片 #subdivisions=1 #Training batch=32 //一次迭代送入网络的图片数 subdivisions=8 //一次迭代分成subdivisions次前向计算,这里是32/8 width=416 //图片宽高 ,要求width==height, 并且为32的倍数.增大分辨率可以检测到更加细小的物体 height=416 channels=3 momentum=…

项目地址 Abstract 该技术报告主要介绍了作者对 YOLOv1 的一系列改进措施(注意:不是对YOLOv2,但是借鉴了YOLOv2中的部分改进措施).虽然改进后的网络较YOLOv1大一些,但是检测结果更精确,运行速度依然很快.在输入图像分辨率为320*320时,YOLOv3运行耗时22ms,mAP达到28.2,这和SSD一样精确,但是速度比SSD快三倍.当我们使用旧的检测指标0.5 IOU mAP(IOU阈值取为0.5,然后比较mAP)时,YOLOv3依旧表现得相当好.在一个 Titan…

论文标题: YOLOv3: An Incremental Improvement 论文作者: Joseph Redmon Ali Farhadi YOLO官网:YOLO: Real-Time Object Detection https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 论文链接:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf YOLOv3论文地址:https://arxiv.org/abs/1804.02767 声明…

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…

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…

1. 安装配置: https://pjreddie.com/darknet/yolo/ darknet文件夹下make命令搞定: 2. 配置vscode 打开安装好的vscode并安装扩展C/C++(ms-vscode.cpptools):在开始处打开文件夹打开darknet文件夹: 首先分析一下目录结构: ├── backup ├── cfg ├── darknet //编译的可执行文件 ├── data ├── examples //重要:examples/darknet.c exmapel…

https://blog.csdn.net/guleileo/article/details/80581858 本文来自 CSDN 网站,作者 EasonApp. 作者专栏: http://dwz.cn/7ZGrif YOLOv1 这是继 RCNN,fast-RCNN 和 faster-RCNN之后,Ross Girshick 针对 DL 目标检测速度问题提出的另外一种框架.YOLO V1 其增强版本在 GPU 上能跑45fps,简化版本155fps. 论文下载:http://arxiv.org…

目录 Yolo v3的使用方法 安装darknet 训练Pascal VOC格式的数据 修改cfg文件中的voc.data 修改VOC.names 下载预训练卷积层权重 修改cfg/yolov3-voc.cfg 训练自己的模型 测试Yolo模型 测试单张图片: 生成预测结果 采用第三方compute_mAP Reference Yolo v3的使用方法 参考自@zhaonan 安装darknet 下载库文件 git clone https://github.com/pjreddie/darkne…

目录 Pytorch版本yolov3源码阅读 1. 阅读test.py 1.1 参数解读 1.2 data文件解析 1.3 cfg文件解析 1.4 根据cfg文件创建模块 1.5 YOLOLayer 1.6 初始化模型 1.7 加载权重 1.8 计算mAP 2. 阅读train.py 2.1 参数解读 2.2 随机初始化 2.3 设置优化器 2.4 更新优化器 2.5 loss指标 2.6 checkpoint相关 3. 阅读detect.py 3.1 参数解读 3.2 预测框的获取 3.2 核…

这篇其实是前文 CUDA版Grabcut的实现 的后续,和上文一样,先放视频. (博客园好像不支持视频,gif文件太大,视频链接) 在上文用CUDA实现opencv下的grabcut后,当时问题主要是最后需要mincut需要上千次push-relabel才能得到满意结果,后改为种子点方式,不到100次就可以得到满意结果,但是种子点需要自己来画,不是很方便,因此,引入深度神经网络先用单桢计算种子点,然后根据这些确认的种子点来计算GMM,如视频这样,以很小代价成功处理1080P下的数据(上面开了录制…

原文地址:https://www.cnblogs.com/jacklu/p/9853599.html 本人前段时间在T厂做了目标检测的项目,对一些目标检测框架也有了一定理解.其中Yolov3速度非常快,效果也还可以,但在github上还没有完整的基于pytorch的yolov3代码,目前star最多的pytorch yolov3项目只能做预测,没有训练代码,而且我看了它的model写得不是很有层次.自己准备利用接下来的几个周末把这个坑填上. 希望能够帮助开发者了解如何基于Pytorch实现一个强…