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…

本教程基于Linux物理机进行相关配置,要求物理机中包含N卡且Capbility>=3.0,小于3.0(Fermi架构)只允许配置cuda,不能配置使用Cudnn: 本教程分为: 1.安装NVIDIA驱动(默认使用nvidia-384) 2.安装cuda加速工具 3.安装cudnn 4.配置opencv2.4.13 5.配置并运行darknet 1.安装NVIDIA驱动: 打开终端输入 sudo apt-get install nvidia-384 等待安装结束 重启物理机,输入nvidia-s…

训练需要用到的文件: 1)       .data文件.该文件包含一些配置信息,具体为训练的总类别数,训练数据和验证数据的路径,类别名称,模型存放路径等. 例如coco.data classes= 80 # 训练总类别数 train = /home/xxx/code/darknet/data/coco/trainvalno5k.txt #训练数据路径 valid = /home/xxx/code/darknet/data/coco/5k.txt #验证集路径 names = data/coco.…

Darknet windows移植 代码地址: https://github.com/makefile/darknet 编译要求: VS2013 update5 及其之后的版本(低版本对C++标准支持较差) 配置opencv来显示图片结果,如果不配置OpenCV,则支持的图片类型较少,结果将直接保存到文件. pthread库 下载windows版pthread库,将头文件与编译好的lib与dll文件挑出来供Darknet使用.在VS配置中添加pthreadVC2.lib. 时间函数 linux下…

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…

将darknet集成进工程时,遇到了一些问题,下面记录一下解决方法: 集成步骤: 首先在yolo编译的时候,需要将三个开关打开: #define GPU#define CUDNN#define OPENCV 将编译出来的libdarknet.so以及darknet.h分别放入相应的工程文件夹中; 在CMakeLists.txt中将相应的lib路径以及include路径添加进去; 添加相应的cpp和hpp以及main函数测试代码,并修改相应的CMakeLists.txt; 编译 遇到的问题以及解决…

目录 darknet优化经验 1. AlexeyAB改进项 2. Linux下编译选项 3. 训练经验 4. 提升检测效果 5. 总结 6. AlexeyAB大神改进 darknet优化经验 主要来自于:AlexeyAB 版本darknet 1. AlexeyAB改进项 提供window支持 相较于原版pjreddie版本darknet提升了训练速度 添加了二值化网络,XNOR(bit) ,速度快,准确率稍低https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/mas…

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…

darknet 是YOLO网络的一个框架,安装见官网:https://pjreddie.com/darknet/ 跟着步骤就可以安装好了. 由于官网是全英文的,所以本文根据官网进行中文释义. 本人在按照官网安装时遇到若干问题,文中会附上这些问题的解决方法. Installing Darknet Darknet很容易安装,只有两个可选的依赖项: 如果你想要更广泛支持的图像类型,选择OpenCV 如果你想要GPU计算,选择CUDA 以上两者都是可选的,接下来就开始安装基本系统.官网作者只在Linux…

2018-04-20: https://github.com/pjreddie/darknet/issues/717 改了一下午,然后/usr/include/c++/4.8/bits/stl_relops.h:85:5: error: template with C linkage,可以说非常生气了,但无可奈何,还是降到opencv3.4.0再来吧 2018-04-25: 从零开始的darknet+YOLOv3 参考: https://pjreddie.com/darknet/yolo htt…

darknet第二作者:https://github.com//AlexeyAB/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects yolov3实现pytorch : https://blog.paperspace.com/tag/series-yolo/…

参考:https://github.com/AlexeyAB/darknet # 一.安装 ## linux下安装 - 在darknet目录下执行make ## windows下安装 1. 安装vs2015(略) 2. 安装opencv     - https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/3.2.0/opencv-3.2.0-vc14.exe/download     - 安装到C:\opencv_3.0\o…

目录 1. 分类数据准备 2. Darknet配置 3. Darknet命令使用 4. cifar-10 使用示例 1. 分类数据准备 需要的文件列表: 1. train.list : 训练的图片的绝对路径 2. test.list : 用于测试的图片的绝对路径 3. labels.txt : 所有的类别,一行一个类 4. voc.data : darknet配置文件,记录相关位置信息 5. cifar.cfg : 网络配置文件 按照以下目录结构进行构造: VOCdevkit VOC2017 J…

目录 Darknet浅层可视化教程 说明 处理步骤 使用python可视化txt文件 Darknet浅层可视化教程 说明 针对YOLO官方提供的c语言版的darknet进行了修改,添加了一些函数,进行可视化处理. 建议使用visual studio code进行代码的跟踪和调试. 可视化内容是针对一下命令,对一张图片进行可视化: ./darknet detector test cfg/voc.data data/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_40000.cfg…

深度学习(七十一)darknet 源码阅读…

内容 背景 准备 实践 结果 总结 引用 背景 老规矩,先上代码吧 代码所在: https://github.com/BruceDone/darknet_demo 最近在做深度学习相关的项目的时候,了解在现有的深度学习检测流派里面有one-stage ,two stage 两种流派,one-stage流派中yolo模型十分的抢眼 OK,在进一步了解了yolo模型之后,发现不仅有提供速度非快的yolo v3 tiny 版本,而且准确率也非常高,顿时想起了之前在上一篇Tensorflow破解验证码只…

如何使用 opencv 加载 darknet yolo 预训练模型? opencv 版本 > 3.4 以上 constexpr const char *image_path = "darknet.jpg";//待检测图片 constexpr const char *darknet_cfg = "darknet.cfg";//网络文件 constexpr const char *darknet_weights = "darknet.weights&qu…

一.添加一个新的网络层 (1)parse.c文件中函数string_to_layer_type,添加网络层类型解析: if (strcmp(type, "[depthwise_convolutional]") == 0) return DEPTHWISE_CONVOLUTIONAL; (2)darknet.h文件中枚举类型LAYER_TYPE,添加网络层枚举类型: DEPTHWISE_CONVOLUTIONAL: (3)parse.c文件中函数parse_network_cfg添加网络…

这几天因为要对yolo进行重新训练,需要用到imagenet pretrain,由于网络是自己设计的网络,所以需要先在darknet上训练imagenet,由于网上都没有相关的说明教程,特别是图片路径是怎么和类别标签对应起来的,让我百思不得其解,所以最后就自己去查看了darknet的源码,发现原来作者是用了字符串匹配,来查找图片路径字符串中是否有与类别标签字符串匹配的子字符串,以此判断该类别标签的. 1.darknet对于图片分类训练.验证命令为: ./darknet classifier tr…

本文主要实验文献文献<Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding>算法,在tiny-yolo coco上的压缩效果,在darknet基础上,编写该算法进行压缩实验,结果如下: 原始模型大小64M:mAP=0.224 训练500次,模型大小54M:mAP=0.203 训练5000次,模型大小49M:mAP=0.214 训练50000…

在examples/darknet.c文件中若使用detect命令可以看到调用了test_detector. ... else if (0 == strcmp(argv[1], "detect")){ float thresh = find_float_arg(argc, argv, "-thresh", .24); char *filename = (argc > 4) ? argv[4]: 0; char *outfile = find_char_arg(…

yolov2到caffe的移植主要分两个步骤:一.cfg,weights转换为prototxt,caffemodel1.下载源码:git clone https://github.com/marvis/pytorch-caffe-darknet-convert.git 2.安装pytorch,使用conda指令:(需要有torch模块)conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith [这里cuda换成自己对应的版本] 3.cd pytorc…

Installing Darknet 1.直接设置使用,编译通过 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet make 2. 下载权重测试 wget http://pjreddie.com/media/files/yolo.weights ./darknet yolo test cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg 3.测试结果: dsp@dsp:/media/dsp/学习/yo…

Darknet在GPU上运行可以得到500倍的提速,编译使用GPU要求显卡是Nvidia卡并且正确安装了CUDA. GPU环境下的编译配置都是在 /darknet/Makefile 文件中定义的,GPU环境的编译有3点更改需要注意. 1. 更改Makefile前两行GPU和CUDNN的配置: GPU=1 CUDNN=1 2. 更改CUDA的路径 48~51行,在"ifeq ($(GPU), 1)"语句块中修改为自己的CUDA安装路径,更改前默认路径如下: ifeq ($(GPU), 1…

一. YOLOv2安装使用 1. darknet YOLOv2安装 git clone https://github.com/pjreddie/darknetcd darknetmake或到网址上下载darknet文件夹,解压后在darknet文件夹下执行make编译. 2. 预测模型权重下载 wget https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights或到网址上下载yolo.weights,放到darknet目录下. 3. 目标检测 ./darknet…

darknet是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架,其主要特点就是容易安装,没有任何依赖项(OpenCV都可以不用),移植性非常好,支持CPU与GPU两种计算方式.1.test源码(泛化过程)   (1)test image   a(预测):load_network(network.c) ---> network_predict(network.c) ---> forward_network(network.c) ---> forward_yolo_layer(yolo…

0,目标 本人计算机环境:windows7 64位,安装了vs2015专业版,python3.5.2,cygwin,opencv3.3,无gpu 希望实现用python调用yolo函数,实现物体检测. 1,踩过的坑 一开始下载了github上最热的开源项目https://github.com/pjreddie/darknet 采用cygwin编译,make后生成了darknet.exe, libdarknet.so和libdarknet.a. 在windows命令行采用darknet.exe,加…

darknet 源码网站:https://github.com/pjreddie/darknet 技术支持官网:https://pjreddie.com/darknet/ darknet采用C++编写,从github下载源码后,需要先编译才能运行. 在windows下不支持opencv的编译方法较为简单,参见本人前一篇文章. 在windows下支持opencv的编译方法本人走了较多弯路,因此总结出来,给同样需要在windows下使用yolo的人员参考. 1, 踩过的坑 最直接的办法就是修改mak…

darknet(https://github.com/pjreddie/darknet)实现了YOLO网络模型,能快速准确识别多达9000种物体.但其在windows系统上的安装却并非一帆风顺,本文进行总结,以免掉坑. 1,操作系统环境 Windows7 64位操作系统,无gpu 2,下载darknet 在网站https://github.com/pjreddie/darknet上,点击“clone or download”,然后选择“download ZIP”,下载为文件darknet-mas…