[Paddle學習筆記][09][基於YOLOv3的昆蟲檢測-模型設計]
說明： 本例程使用YOLOv3進行昆蟲檢測。例程分為數據處理、模型設計、損失函數、訓練模型、模型預測和測試模型六個部分。本篇為第二部分，使用Paddle動態圖實現了YOLOv3，使用Darknet53骨干網絡和YOLOv3的檢測頭部。 實驗代碼： Darknet53骨干網 ...
原文：[Paddle學習筆記][08][基於YOLOv3的昆蟲檢測-數據處理]
說明： 本例程使用YOLOv 進行昆蟲檢測。例程分為數據處理 模型設計 損失函數 訓練模型 模型預測和測試模型六個部分。本篇為第一部分，實現了昆蟲檢測訓練的數據預處理功能和預測和測試時讀取和顯示數據功能。 數據集下載地址：https: aistudio.baidu.com aistudio datasetdetail 實驗代碼： 數據增強： 結果： 單線程讀取批次數據： 結果：train data ...
2020-09-17 10:51 0 534 推薦指數：
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說明： 本例程使用YOLOv3進行昆蟲檢測。例程分為數據處理、模型設計、損失函數、訓練模型、模型預測和測試模型六個部分。本篇為第五部分，使用非極大值抑制來消除預測出的重疊面積過大的邊框，然后顯示預測結果圖像。 實驗代碼： 模型預測： 結果： image infer ...
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