coco数据集不仅可以用于做目标检测还可以用于进行语义分割,这里主要讲解基于yolov3进行目标检测的数据准备。由于coco数据集的标签信息是以.json的格式存储的,因此有必要转换为具体的格式来进行模型训练与评估。具体的实现方式如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jul 2 11:41:44 2019 @author: Admin...
参考: darknet yolo源码解析 bacth参数对性能影响 小知识点 make -j4 表示用4条线程编译(对应自己的电脑,看自己电脑cpu几核几线程) make -j32 用32线程编译 darknet源码解析 darknet概述 darknet是一个轻型的、完全基于C与CUDA的开源深度学习框架,支持CPU和GPU两种计算方式。 darknet优点 完全由c语言实现,没有任何依...
01-11
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YOLOv3训练KITTI数据集——Wiznote笔记 部分参考SSD: Single Shot MultiBox Detector训练KITTI数据集(1),感谢博主的贡献。 目录 1 获取KITTI数据集及标签 2 将KITTI的标签格式转换为VOC数据格式的标签xxx.xml 2-1 使用modify_annotations_txt.py调整原来的8类为现在的3类2-2 将原来KI...
一、配置环境 编译好的YOLOV3 Win10 CUDA 10.0 cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.2.24 RTX 2080Ti OpenCV 3.4.0 python 3.7 二、数据准备 1.下载预训练模型darknet53.conv.74 放在: ..darknet-master/build/darknet/x64/data 2.下载3个VOC数据集压缩包...
本文以coco数据集2014为例,因为官网下载的数据集不能直接使用,需要做个解析。 首先,下载好coco2014的数据集,文件很大,大概24个G吧。主要信息是train2014,test2014,val2014以及各自的annotation文件。 这三个文件存放的是图片,jpg格式。 test2014的annotation存放在下面这个文件夹 train2014和val2014...
一、前言 openspoe比较繁杂,包含了人体姿态估计、手势估计、脸部关键点提取,还有3Dpose,是在caffe上再做的一层封装,但是如果我们实际去用的话,很多都是不需要的,比如openpose里面的多线程,GUI等等,在这里,我是基于coco2014数据集(coco2017也一样),只训练我们关心的openpose中的人体关键点估计,我们可以大致了解到,Realtime Multi-Perso...
12-01
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以下给出我在学习中总结的一种比较简便的构造折半二叉判定树的思路以及方法: 思路分析: 在计算mid值时,使用的时mid=(low+high)/2 。这里由于mid为int类型,自动默认为向下取整,因此对于一个长度为n序列进行划分之后的序列为 (0,1,2,……,mid-1)mid(mid+1,mid+2,……n-1),此时出现两种情况: 左子序列长==右子序列长 (n=2k+1...
经过两天的努力,借鉴网上众多博客,在自己电脑上实现了使用yolo3模型训练自己的数据集并进行测试图片。