问题描述:预测框的中心位置正常,但是预测的框的width和height不正常. 解决方法:使得训练的配置cfg和测试中cfg的输入width, height, anchorbox保持一致! 问题是我在修改anchorbox时遇到的,当时训练和测试不在同一环境下,测试端没有及时更新cfg文件造成的,如下图所示: mAP也是极低的. 修改后,检测框正常,如下图所示: 下面做下boundingbox来源分析: 首先是yolo(you only look once)中是这样定义的: 算法中明确告诉我们:

写在前面:YOLOV3只有修改了源码才需要重新make,而且make之前要先make clean. 一.准备数据 在/darknet/VOCdevkit1下建立文件夹VOC2007. voc2007文件夹下建立三个文件夹,分别为Annotations,ImageSets和JPEGImages,其中JPEGImages存放所有.jpg格式的训练图片,Annotations存放所有图片的xml文件 图片最好按数字顺序排列,如00001.jpg,00002.jpg等,可以用脚本生成. ImageSet

1.  下载预训练权重文件 YOLOv3使用在Imagenet上预训练好的模型参数(文件名称: darknet53.conv.74,大小76MB)基础上继续训练. darknet53.conv.74下载链接:  https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74,下载完成后放在darknet主目录. 也可以直接在darknet目录下通过wget命令下载: wget https://pjreddie.com/media/files/darknet5

ADAS车辆在行人安全方面得分很低 ADAS vehicles score poorly on pedestrian safety 对于热衷于自动驾驶汽车(AV)的狂热者来说,一个现在病毒性的视频片段(如下所示),最初在CES期间在Flir展台放映,应该是一个警醒. AV开发人员在自动驾驶系统方面取得的进步让驾驶员感到鼓舞,这是一个很好的理由,但是任何对当前自主技术的现状过于着迷的人都应该冷静一下,AVs在保证车外人员安全方面存在的重大问题. 为什么ADAS车辆,假设配备了行人检测自动紧急刹车(

1.数据集下载 (1)wider_face 数据集网址为 http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/index.html 下载以上几项文件(这里推荐 google Drive 百度云在没有会员的情况下,下载太慢) (2)将文件解压到各自独立的文件夹 2.数据集简介 WIDER FACE 数据集是一个人脸检测基准(benchmark)数据集,图片选取自 WIDER(Web Image Dataset for Event Recognition) 数据集.图片数 32,203

一.配置yolo v3 参考yolo v3官网https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 下载darknet后进行编译: git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 下载预训练权重文件: wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 接下来测试一下:测试data/dog.jpg图片的结果,如果能够正确识别,则说明配置成功. ./da

目录 1. 环境搭建 2. 数据集构建 3. 训练模型 4. 测试模型 5. 评估模型 6. 可视化 7. 高级进阶-网络结构更改 1. 环境搭建 将github库download下来. git clone https://github.com/ultralytics/yolov3.git 建议在linux环境下使用anaconda进行搭建 conda create -n yolov3 python=3.7 安装需要的软件 pip install -r requirements.txt 环境要求

一.下载和测试模型 1. 下载YOLO-v3 git clone https://github.com/qqwweee/keras-yolo3.git 这是在Ubuntu里的命令,windows直接去 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3下载.解压.得到一个 keras-yolo3-master 文件夹 2. 下载权重 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 去 https://pjredd

工具:labelimg.MobaXterm 1.标注自己的数据集.用labelimg进行标注,保存后会生成与所标注图片文件名相同的xml文件,如图.我们标注的是井盖和路边栏,名称分了NoManholeCover.ManholeCover.WarningStick共3类标签名 2.下载yolov3项目工程.按照YoLo官网下载 git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 3.修改Makefile文件(文件就在下载的da

在Windows系统的Linux系统中用yolo训练自己的数据集的配置差异很大,今天总结在win10中配置yolo并进行训练和测试的全过程. 提纲: 1.下载适用于Windows的darknet 2.安装VS和CUDA.CUDNN.OpenCV 1)安装VS2017 2)安装OpenCV 3)VS配置OpenCV 4)安装CUDA10.0和CUDNN7.5 5)VS配置CUDA 3. 编译darknet 4.训练自己的数据集 5.开始训练 6.测试 1.下载适用于Windows的darknet

1.环境配置 tensorflow1.12.0 Opencv3.4.2 keras pycharm 2.配置yolov3 下载yolov3代码:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 下载权重:https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights,并将权重文件放在keras-yolo3-master文件下 执行如下命令将darknet下的yolov3配置文件转换成keras适用的h5文件. python conver

How to train (Pascal VOC Data): Download pre-trained weights for the convolutional layers (154 MB): http://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74and put to the directory build\darknet\x64 Download The Pascal VOC Data and unpack it to directory bu

本人使用的是linux平台,按照YOLO网页0https://pjreddie.com/darknet/yolo/的步骤操作进行下载darkenet程序包以及编译,之后可尝试用VOC2007的数据集测试一下. 下载好的darknet程序包如下图所示: 注:上图摘自一篇博客上的,https://blog.csdn.net/runner668/article/details/80579063 那么现在有了大佬给我们提供的强大工具,我们下一步该如何用起来呢? 第一部分:制作自己的数据集. 如果自己手头

博客主要结构 1. 如何在ubuntu18.04上安装yolo 2 .如何配置yolov3 3 .如何制作自己的训练集测试集 4 .如何在自己的数据集上运行yolov3 1. 在ubuntu18.04下安装yolov3 安装darknet 按ctrl+atl+t 打开终端, 并在终端下依次输入以下命令 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet make 如果成功的话你会看到以下信息 mkdir -p obj gcc

在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢. 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 查看是否只有CPU可用,发现不是,有GPU可用,但是为什么GPU利用率极低并且只有一个GPU在使用,另一个GPU利用率为0, 发现在启动时有一行报错: Could not load

1.数据集准备,使用label标注好自己的数据集. https://github.com/tzutalin/labelImg 打开连接直接下载数据标注工具, 2.具体的大师代码见下链接 https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3 3.我的代码训练步骤,这里我使用大神的浣熊数据集进行测试 我的代码连接:干货-https://github.com/wuzaipei/python_TensorFlow_yolov3- 4.具体步骤 1. 训练数据:

Region xx: cfg文件中yolo-layer的索引: Avg IOU:当前迭代中,预测的box与标注的box的平均交并比,越大越好,期望数值为1: Class: 标注物体的分类准确率,越大越好,期望数值为1: obj: 越大越好,期望数值为1: No obj: 越小越好: .5R: 以IOU=0.5为阈值时候的recall; 0.75R: 以IOU=0.75为阈值时候的recall; count:正样本数目.

经过排查  发现是这里出了问题 然后发现是标注文件里有 x=0 y=0  这样的数据,46_Jockey_Jockey_46_576.txt ,  那么肯定是标注文件出了问题!! 删除该标注文件即可..

1. dowload the img and labels : http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/index.html 2.

“创建全文索引 启动服务 在SQL Server配置管理工具中,找到'SQL Full-text Filter Daemon Launcher'服务用本地用户启动. 创建全文目录 打开需要创建全文目录的数据库-存储-全文目录-右键新建全文目录 用语句创建全文目录  CREATE FULLTEXT CATALOG [FD_HouseSearch]WITH ACCENT_SENSITIVITY = ON AS DEFAULT AUTHORIZATION [dbo] 此外还可以通过存储过程创建全文目录

但凡做TOC业务的多多少少都会用到Deeplink,这是一个重要的运营手段.但用了Deeplink却没有达到预期的目标,打开率不尽人意,你有没有想过到底是什么原因? 在Deeplink这条路上,我们当时踩了不少坑,所以提供几种场景,如有需要可以对照看一下自己的项目是否也存在相同的问题. 1.受其他APP的影响,一次拉起失败. 在正常测试过程中,一次拉起是完全没有问题的,但测试毕竟条件单一,没有模拟到商用环境的所有情况,尤其是被其他产品影响的这种情况,基本上是只有到了商用环境才能够发现的. ①其他