YOLOv4實用訓練實踐 准備工作 推薦使用Ubuntu 18.04 CMake >= 3.8: https://cmake.org/download/ CUDA >= 10.0: https://developer.nvidia.com ...
准備 參見這篇,不再贅述, 注意labels有沒有錯誤,如w,h為 ,重復標注等,在轉換代碼中加入判斷濾除即可。 數據只用了task 的圖片集。 配置 anchors 使用darknet , , , , , , , , , , , , , , , 顯存不夠的將網絡大小改為 , 等 visdrone.cfg 由於visdrone數據集大部分是中小目標,所以去掉yolov 最后一個yolo層,直接刪除 ...
2020-06-02 22:57 0 2740 推薦指數:
YOLOv4實用訓練實踐 准備工作 推薦使用Ubuntu 18.04 CMake >= 3.8: https://cmake.org/download/ CUDA >= 10.0: https://developer.nvidia.com ...
准備 VOC標簽轉換參見這篇, 注意:object_name = name_dict[box[4]] 改為 object_name = name_dict[box[5]]。為了與detectron2 ...
~rank_v28-7-107691522.nonecase&utm_term=yolov4cf ...
目錄 代碼下載 更改配置及編譯 測試初始權重 准備自己的數據集 划分測試集和訓練集 將voc文件格式轉為yolo文件格式(xml->txt) 訓練 測試 1 代碼下載 首先把代碼下載下來,可以用下面命令下載 ...
在前期准備的時候可以對比一下我文章中的修改的地方 前期准備參考: 參考1 參考2 改動的地方: 參考1, 在linux環境下轉換: 1.路徑都修改成絕對路徑 rename.py ...
YOLO 算法是非常著名的目標檢測算法。從其全稱 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ,可以看出它的特性: Look ...
YOLOv4 的各種新實現、配置、測試、訓練資源匯總 ...
本文記錄了如何在Ubuntu/Docker中使用Alexey實現的C版YOLOv4在自己的數據集上進行訓練與測試。 論文 : YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 代碼 : https://github.com ...