Darknet windows移植 代码地址: https://github.com/makefile/darknet 编译要求: VS2013 update5 及其之后的版本(低版本对C++标准支持较差) 配置opencv来显示图片结果,如果不配置OpenCV,则支持的图片类型较少,结果将直接保存到文件. pthread库 下载windows版pthread库,将头文件与编译好的lib与dll文件挑出来供Darknet使用.在VS配置中添加pthreadVC2.lib. 时间函数 linux下…

以下都是基于yolo v2版本的,对于现在的v3版本,可以先clone下来,再git checkout回v2版本. 玩了三四个月的yolo后发现数值相当不稳定,yolo只能用来小打小闹了. v2训练的权重用v3做预测,结果不一样. 我的环境是 window 10 + cuda9.0 + opencv 3.4.0 + VS2015 先在这个地方下源文件:https://github.com/AlexeyAB/darknet 下好后,先打开用文本编辑器打开 darknet.vcxproj,将两处 c…

YOLO V2 YOLO V2是在YOLO的基础上,融合了其他一些网络结构的特性(比如:Faster R-CNN的Anchor,GooLeNet的\(1\times1\)卷积核等),进行的升级.其目的是弥补YOLO的两个缺陷: YOLO中的大量的定位错误 和基于区域推荐的目标检测算法相比,YOLO的召回率(Recall)较低. YOLO V2的目标是:在保持YOLO分类精度的同时,提高目标定位的精度以及召回率.其论文地址: YOLO 9000:Better,Faster,Stronger. YO…

损失函数的定义是在region_layer.c文件中,关于region层使用的参数在cfg文件的最后一个section中定义. 首先来看一看region_layer 都定义了那些属性值: layer make_region_layer(int batch, int w, int h, int n, int classes, int coords) { layer l = {}; l.type = REGION; l.n = n; // anchors 的个数, 文章中选择为5 l.batch =…

近期写了有关Socket的程序,需要从windows移植到linux.现把有用的东东收集整理记录下来. 1.头文件windows下winsock.h或winsock2.h:linux下netinet/in.h(大部分都在这儿),unistd.h(close函数在这儿),sys/socket.h(在in.h里已经包含了,可以省了). 2.初始化windows下需要用WSAStartup启动Ws2_32.lib,并且要用#pragma comment(lib,"Ws2_32")来告知编译器…

背景 YOLO v1检测效果不好,且无法应用于检测密集物体. 方法 YOLO v2是在YOLO v1的基础上,做出如下改进. (1)引入很火的Batch Normalization,提高mAP和训练速度: (2)加入了Anchor Box机制,每个grid cell5个Anchor Box: (3)自动选择Anchor Box,这是作者所作出的创新,之前Anchor Box都是人为直接规定的,显然不是很合理.作者通过K-means聚类算法,用IoU作为距离度量,生成了Anchor Box的尺度.…

1. 前言 关于用yolo训练自己VOC格式数据的博文真的不少,但是当我按照他们的方法一步一步走下去的时候发现出了其他作者没有提及的问题.这里就我自己的经验讲讲如何训练自己的数据集. 2.数据集 这里建议大家用VOC和ILSVRC比赛的数据集,因为xml文件都是现成的,省去很多功夫.当然除非你是个执着的孩子就想凭借着非人的毅力和追逐斗鸡眼这种个性特征而自己去标记label. 勤劳的孩子想自己标记的可以自己去github搜索 labelImg , 下载好make后直接运行就可以.具体使用方法先不做…

本文有修改,如有疑问,请移步原文. 原文链接:  YOLO v1之总结篇(linux+windows) 此外:  YOLO-V2总结篇   Yolo9000的改进还是非常大的 由于原版的官方YOLOv1是只支持linux 和mac的,如果要自己修改,可能需要走好对哦的坑,同时还得具备一定的技术水平,幸好有革命斗士为我们走出了这一步, 可以参考下面2个YOLO-windows, https://github.com/frischzenger/yolo-windows https://github.…

概述 YOLO(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection)从v1版本进化到了v2版本,作者在darknet主页先行一步放出源代码,论文在我们等候之下终于在12月25日发布出来. 新的YOLO版本论文全名叫“YOLO9000: Better, Faster, Stronger”,主要有两个大方面的改进: 第一,作者使用了一系列的方法对原来的YOLO多目标检测框架进行了改进,在保持原有速度的优势之下,精度上得以提升.VOC 200…

yolov2到caffe的移植主要分两个步骤:一.cfg,weights转换为prototxt,caffemodel1.下载源码:git clone https://github.com/marvis/pytorch-caffe-darknet-convert.git 2.安装pytorch,使用conda指令:(需要有torch模块)conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith [这里cuda换成自己对应的版本] 3.cd pytorc…