怎样训练YOLOv3 Training YOLOv3 : Deep Learning based Custom Object Detector 本文将在一些公开的雪人图片和视频上分享训练过程.有助于训练的脚本和结果.可以使用相同的过程来训练具有多个目标检测. 先下载代码,例如, 下载地址一:https://github.com/madhawav/YOLO3-4-Py 下载地址二:https://github.com/Eric3911/yolov3_darknet 1. 数据集 与任何深度学习任务

我们在学习成熟网络模型时,如VGG.Inception.Resnet等,往往面临的第一个问题便是这些模型的各层参数是如何设置的呢?另外,我们如果要设计自己的网路模型时,又该如何设置各层参数呢?如果模型参数设置出错的话,其实模型也往往不能运行了. 所以,我们需要首先了解模型各层的含义,比如输出尺寸和可训练参数数量.理解后,大家在设计自己的网路模型时,就可以先在纸上画出网络流程图,设置各参数,计算输出尺寸和可训练参数数量,最后就可以照此进行编码实现了. 而在keras中,当我们构建模型或拿到一个成熟

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

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

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

sklearn之train_test_split()函数各参数含义(非常全) 在机器学习中,我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”,从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数  简单用法如下: X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, rando

paip.提升效率--调试--日志系统日志参数含义---python #同时向控制台和文件输出日志 #日志参数含义 import logging log_format = '%(filename)s [%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s'   logfile="c:\pythonlog_en2ati.log" logging.basicConfig(filename=logfile, format=log_format,datefmt='%

 hadoop三个配置文件的参数含义说明     1       获取默认配置 配置hadoop,主要是配置core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml三个配置文件,默认下来,这些配置文件都是空的,所以很难知道这些配置文件有哪些配置可以生效,上网找的配置可能因为各个hadoop版本不同,导致无法生效.浏览更多的配置,有两个方法: 1.选择相应版本的hadoop,下载解压后,搜索*.xml,找到core-default.xml,hdfs-default.x

1.随机森林模型 clf = RandomForestClassifier(n_estimators=200, criterion='entropy', max_depth=4) rf_clf = clf.fit(x, y.ravel()) RandomForestClassifier函数的参数含义详解: max_features:随机森林允许单个决策树使用特征的最大数量. Python为最大特征数提供了多个可选项. 下面是其中的几个: Auto/None :简单地选取所有特征,每颗树都可以利用

今天来仔细讲一下卷基层和全连接层训练参数个数如何确定的问题.我们以Mnist为例,首先贴出网络配置文件: name: "LeNet" layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label" data_param { source: "examples/mnist/mnist-train-leveldb" backend: L

C关键字typedef--为C中各种数据类型定义别名. 在此插一点C知识 int main(int argc,const char *argv[],const char *envp[])主函数的红色部分参数含义 int argc--参数数目[argument count], int argv--参数值[argument value], const char *envp--传递系统环境变量.

序号 参数 含义 1 tn 搜索框所属网站.比如 tn=sitehao123,就是 http://www.hao123.com/ 左上那个搜索框(指通过什么方式到达百度首页搜索界面;) 2 s?wd 指关键词, “wd=” 是英文的word的缩写,参数表示的是搜索关键词的内容,如果是汉字那么这个参数是汉字的十六进制形式,如果是英文,那么这个参数就用该英文来表示 3 rsv_bp (0,1,2) 0是首页输入:1是顶部搜索输入:2是底部搜索输入 4 rsv_spt (1,3还有其他的数字,暂时没发

经典神经网络诞生记: 1.LeNet,1998年 2.AlexNet,2012年 3.ZF-net,2013年 4.GoogleNet,2014年 5.VGG,2014年 6.ResNet,2015年 LeNet-5 LeNet-5是由 Yann LeCun 等人于1998年提出的,是一个用于识别手写数字的网络,其网络结构图如下所示: LeNet-5的输入是 32×32 的灰度图像,只有一个通道.网络结构包括两组卷积层+池化层的组合,两个全连接层,输出是 84×1维的向量,再通过一个特定的分

php编译参数选项  PHP_INSTALL_PATH=/data/web/php MYSQL_INSTALL_PATH=/data/web/mysql ./configure --prefix=${PHP_INSTALL_PATH} --with-config-file-path=${PHP_INSTALL_PATH}/etc --with-mysql=${MYSQL_INSTALL_PATH} --with-mysqli=${MYSQL_INSTALL_PATH}/bin/mysql_con

jQuery中Ajax事件beforesend及各参数含义 转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_609f9fdd0100wprz.html Ajax会触发很多事件. 有两种事件,一种是局部事件,一种是全局事件: 局部事件:通过$.ajax来调用并且分配. $.ajax({ beforeSend: function(){ // Handle the beforeSend event }, complete: function(){ // Handle the com

研究下wifi参数的含义 #The word of "Default" must not be removed Default CountryRegion= CountryRegionABand= CountryCode= SSID=Dennis2860AP NetworkType=Infra WirelessMode= Channel= BeaconPeriod= TxPower= BGProtection= TxPreamble= RTSThreshold= FragThresho

找了好久今天找到了,记录一下: &dwc3_0 { ... phys = <&lane3 PHY_TYPE_USB3 1 2 26000000>; ... } Required properties (port (child) nodes):lane0:- #phy-cells    : Should be 4          Cell after port phandle is device type from:            - <PHY_TYPE_PCIE

Mysqldump参数大全  这 些参数 不同于 mysql 的那些参数  :2 种类型的参数含义是不一样的 Mysqldump参数大全(参数来源于mysql5.5.19源码) 参数 参数说明 --all-databases , -A 导出全部数据库. mysqldump -uroot -p --all-databases --all-tablespaces , -Y 导出全部表空间. mysqldump -uroot -p --all-databases --all-tablespaces -

mysql命令行参数  --- 这些参数不同于  mysqldump  后的 那些参数   :2种类型的参数 含义是不一样的 一,mysql命令行参数 Usage: mysql [OPTIONS] [database] //命令方式 -?, --help //显示帮助信息并退出 -I, --help //显示帮助信息并退出 --auto-rehash //自动补全功能,就像linux里面,按Tab键出提示差不多,下面有例子 -A, --no-auto-rehash //默认状态是没有自动补全功能

最近有人问起在YOLOv2训练过程中输出在终端的不同的参数分别代表什么含义,如何去理解这些参数?本篇文章中我将尝试着去回答这个有趣的问题. 刚好现在我正在训练一个YOLOv2模型,拿这个真实的例子来讨论再合适不过了,下边是我训练中使用的 .cfg 文件(你可以在cfg文件夹下找到它): 以下是训练过程中终端输出的一个截图: 以上截图显示了所有训练图片的一个批次(batch),批次大小的划分根据我们在 .cfg 文件中设置的subdivisions参数.在我使用的 .cfg 文件中 batch =

原英文地址: https://timebutt.github.io/static/understanding-yolov2-training-output/ 最近有人问起在YOLOv2训练过程中输出在终端的不同的参数分别代表什么含义,如何去理解这些参数?本篇文章中我将尝试着去回答这个有趣的问题. 刚好现在我正在训练一个YOLOv2模型,拿这个真实的例子来讨论再合适不过了,下边是我训练中使用的 .cfg 文件(你可以在cfg文件夹下找到它): 以下是训练过程中终端输出的一个截图: 以上截图显示了所