一、前言 損失函數計算主要分析兩部分一部分是yolo_head函數的分析另一部分為ignore_mask的生成的分析。 二、重要細節分析 2.1損失函數計算具體代碼及部分分析 2.2 yolo_head代碼分析 yolo_head ...
一.前言 本次分析的源碼為大佬復現的keras版本,上一波地址:https: github.com qqwweee keras yolo 初步打算重點分析兩部分,第一部分為數據,即分析圖像如何做等比變化,如何將標注框 groud truth boxs 的信息轉換為計算損失時使用的label。另一部分為損失函數計算的源碼。個人認為這兩部分比較難理解,所以想把自己的理解寫出來,以便大家一起交流。作為菜 ...
2019-03-27 23:12 15 3451 推薦指數:
一、前言 損失函數計算主要分析兩部分一部分是yolo_head函數的分析另一部分為ignore_mask的生成的分析。 二、重要細節分析 2.1損失函數計算具體代碼及部分分析 2.2 yolo_head代碼分析 yolo_head ...
(一)test_single_image.py 默認輸入圖片尺寸為[416,416]。 (二)get_kmeans.py 這里函數的主要作用是使用kmeans聚類產生若干個an ...
參考Github源碼鏈接 Yolov3論文原文鏈接一,0二 Yolov3官網 最近在做Yolov3相關項目,看了很多資料。所以寫一篇總結體會,以便以后回顧查詢。 YOLO,即 You Only Look Once 的縮寫,是一個基於卷積神經網絡(CNN)的目標檢測 ...
YOLOv3使用了FPN的結構,所以很希望看一下他的訓練樣本構造部分,源碼來自於https://github.com/wizyoung/YOLOv3_TensorFlow,先看一下結構: 看一下訓練文件train.py: 這里不像我們以往把image和gt_box設置占位符而是直接設置 ...
前言:本文主要講YOLOv3中數據加載部分,主要解析的代碼在utils/datasets.py文件中。通過對數據組織、加載、處理部分代碼進行解讀,能幫助我們更快地理解YOLOv3所要求的數據輸出要求,也將有利於對之后訓練部分代碼進行理解。 1. 標注格式 在上一篇【從零開始學習 ...
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 ...
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 ...
yolov3測試自己的數據 前言 上一篇我已經介紹了利用yolov3預訓練權重文件(只包含卷積層)並訓練 只需要進行如下編譯: 同時會在backup文件夾下生成對應weights文件(文件會隨着時間遞增不斷的更新),如下所示: 可執行如下代 ...