在colab上使用yolo v3訓練自己的數據集 本次用到的數據集是天池:零基礎入門CV - 街景字符編碼識別的數據集 其實這個項目中yolo3\yolo4等都有，但是這里就只用yolo3做測試了，yolo3和yolo4的使用方法差不多 關於那個競賽，有位博主已經寫過了如何使用yolo獲得 ...

　　最近一直在嘗試用pytorch版本的Tiny yolo v3,來訓練自己的數據集。為記錄下整個過程，在原創博客：https://blog.csdn.net/sinat_27634939/article/details/89884011的基礎上，補充了一點東西。 主要流程分為六步 ...

一、下載和測試模型 1. 下載YOLO-v3 git clone https://github.com/qqwweee/keras-yolo3.git 這是在Ubuntu里的命令，windows直接去 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3下載 ...

　　今天，使用YOLOv4對無人機進行目標檢測，將自己的訓練過程記錄下來，總的來說，和之前Darknet ...

參考：https://blog.csdn.net/qq_42932308/article/details/115217935 1. 數據集標簽文件的格式轉化 visdrone數據集默認標簽格式為.txt，轉化為.xml文件后，修改參數，就可在使用yolov5項目直接訓練 ...

1.從main函數開始，在darknet.c 文件中： darknet.c detector.c ...

　　模型建立完成后，便需要對模型進行訓練。模型建立詳見：https://www.cnblogs.com/monologuesmw/p/12793758.html 代碼解析 　　下載的源碼集中包含兩個訓練相關的文件：train.py和train_bottleneck.py。train.py ...

　　首先，看一下YOLO v3 中的網絡結構。 YOLO v3 的整體流程 　　番外步驟： 對訓練集圖片標記后產生的數據進行K-Means處理，篩選9個anchor-box。 　　詳見：https://www.cnblogs.com/monologuesmw/p ...