原文:Yolov2訓練自己的數據

一 把 類改成 類 cfg voc.data文件中: classes 改成 names data pasacal.names。 pasacal.names這一個文件要存在於darknet目錄下的data文件夾里,沒有的話可以自己在那個目錄下創建一個pasacal.txt,加上內容之后,修改文件后綴名變成pasacal.names即可,當然名字和路徑都可以自己定義。這個文件中的行數要和類數一致,每一 ...

2018-06-12 10:48 0 1302 推薦指數:

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yolov2訓練ICDAR2011數據

首先下載數據集train-textloc.zip 其groundtruth文件如下所示: 158,128,412,182,"Footpath" 442,128,501,170,"To" 393,198,488,240,"and" 63,200,363,242,"Colchester ...

Wed Mar 22 04:00:00 CST 2017 25 2543
YOLOv2訓練自己的數據集(VOC格式)

最近在用yolo來做視頻中的人員檢測,選擇YOLO是從速度考慮,當然也可以用ssd。YOLO相關可看主頁Darknet,有相關代碼和使用方法。由於之前做自己的數據訓練過程中出現各種問題,參照了各種博客才跑通,現在記錄下以防后面忘記,也方便自己總結一下。 YOLO本身使用 ...

Sat Aug 12 22:48:00 CST 2017 0 20643
YOLOv3訓練自己的數據

1. 下載預訓練權重文件 YOLOv3使用在Imagenet上預訓練好的模型參數(文件名稱: darknet53.conv.74,大小76MB)基礎上繼續訓練。 darknet53.conv.74下載鏈接: https://pjreddie.com/media/files ...

Tue Jul 31 17:53:00 CST 2018 0 17796
yolov3訓練自己的數據

前沿 最近在用目標檢測方面的項目,所選擇的算法是yolov3(該算法的優點是:既有速度也有精度)。由於自己在實現該算法的時候遇到了不少坑,所以結合自己在該過程中遇到的問題以及對應解決思路整理一下,讓需要的人可以少走些彎路,節約時間。 總體來說,可分為四步進行操作:1.標注數據(我的上一篇博客 ...

Fri Jul 05 00:01:00 CST 2019 3 6061
object detection[YOLOv2]

接着扯YOLO v2 相比較於YOLO v1,作者在之前模型上,先修修補補了一番,提出了YOLO v2模型。並基於imagenet的分類數據集和coco的對象檢測數據集,提出了wordnet模型,並成功的提出了YOLO9000模型。這里暫時只講YOLO v2. 作者說yolo v1相比較 ...

Wed Aug 23 02:52:00 CST 2017 0 2241
目標檢測:YOLOV2

目錄 YOLO V2簡介 V2主要改進方面 論文細節介紹 arxiv: https://arxiv.org/abs/1612.08242 code: http://pjreddie ...

Wed May 13 04:37:00 CST 2020 0 551
YOLOv2論文解讀

的,多尺度的訓練方法,相同的YOLOv2模型可以在不同的大小上運行,從而在速度和准確性之間輕松權衡。以6 ...

Thu Feb 04 01:56:00 CST 2021 2 362
 
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