YOLOv3訓練過程筆記
本人使用的是linux平台，按照YOLO網頁0https://pjreddie.com/darknet/yolo/的步驟操作進行下載darkenet程序包以及編譯，之后可嘗試用VOC2007的數據集測 ...
原文：yolov3訓練過程參數解析
上面輸出信息參數的意義： Region xx: cfg文件中yolo layer的索引 Avg IOU:當前迭代中，預測的box與標注的box的平均交並比，越大越好，期望數值為 Class: 標注物體的分類准確率，越大越好，期望數值為 obj: 越大越好，期望數值為 No obj: 越小越好 . R: 以IOU . 為閾值時候的recall recall 檢出的正樣本 實際的正樣本 . R: 以 ...
2020-12-24 09:27 0 345 推薦指數：
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注：本文中的代碼基於https://github.com/ultralytics/yolov3 —————————————————————————————————— （1）首先將圖片以416*416的形式輸入系統，然后經過Darknet53網絡特征提取和計算后就會得到3個不同尺度大小的YOLO ...
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/darknet/yolo/ https://nanfei.ink/2018/04/15/YOLOv3%E8%A ...
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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訓練自己的數據
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