思想：yolo主模型输出三个特征图，如（？，13，13，anchor_num*(5+num_classes))、(？，26，26，anchor_num*(5+num_classes))、(？，52，52，anchor_num*(5+num_classes))，之后如尺度为13的特征图会 变形为（？，13，13...

  七测试网络 模型测试包含于test.py文件，Detector类的image_detector()函数用于检测目标。importosimportcv2importargparseimportnumpyasnpimporttensorflowastfimportyolo.configas...

五读取数据pascal_voc.py文件解析我们在YOLENet类中定义了两个占位符，一个是输入图片占位符，一个是图片对应的标签占位符，如下：#输入图片占位符[NONE,image_size,image_size,3]self.images=tf.placeholder(tf.float32,[None,self.im...

原文：https://www.cnblogs.com/zyly/p/9534063.htmlyolo源码来源于网址：https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow在讲解源码之前，我们需要做一些准备工作：下载源码，本文所使用的yolo源码来源于网址：https://github.c...

1.Resize成448*448，图片分割得到7*7网格(cell)，某个物体的中心落在这个网格中此网格就负责预测这个物体2.最后一层是一个7*7*30的cube，每个1*1*30的维度对应原图7*7个cell中的一个，1*1*30中含有类别预测和bbox坐标预测，前10个是两个不同boudingbox的坐标(x,y,...

使用kmeans的聚类算法选择数据集最可能的anchorsize和ratio。K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。kmeans缺点：kmeans中k代表k个种子点或者聚类中心，这个值必须先选定。kmeans对初始化很敏感，所以采用kme...

   1自带的工程需要opencv_world，我的opencv没有这个，只能重新自己camke了。 代码  #include<iostream>#ifdef_WIN32#defineOPENCV#defineGPU#endif#include"y...

https://blog.csdn.net/beckhans/article/details/89373939  25fpshttps://blog.csdn.net/weixin_43562948/article/details/104724461 F:yolo_maskcnnyoloy...

 yolov3-aconda-pythonhttps://blog.csdn.net/maweifei/article/details/81204702 yolov4-ubuntu-chttps://www.cnblogs.com/monologuesmw/p/13035442.htmlyolov4...

https://github.com/mosheliv/tensortrt-yolo-python-api查看condaenvlist创建condacreate-npy27python=2.7激活sourceactivatepy27删除condaenvremove-n名字回基础环境sourcedeactivate&nb...

https://blog.csdn.net/qq_33642342/article/details/104498574?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidulandingword-8&spm=1001.2101.3001.4242 ...

https://blog.csdn.net/u011304078/article/details/85772764 https://blog.csdn.net/weixin_41665225/article/details/86519032 ...

运行darknet-rect2.exedetectordemoF:/2Project/YOLO/yolo2/3data/TestData/data/voc.dataF:/2Project/YOLO/yolo2/3data/TestData/cfg/yolo-voc.cfgF:/2Project/YOLO/yolo2/3...

在YOLO2(2)测试自己的数据中记录了完整的训练自己数据的过程。训练时目标只有一类car。如果已经执行过第一次训练，改过一次配置文件，之后仍然训练同样的目标还是只有一类car，即可按如下过程快速实现。1复制原始图像到darknetx64dataobj下，清空原来的训练图像2复制生成的每一个图像对应的txt标定文件到d...

现有问题：本文过程在linux下类似，可以正常通过。windons下，运行python脚本出现问题，无法正常输出0001.txt（标定文件），所以只能使用linux生成标定文件和路径文件txt，然后复制到windons下使用。待解决问题：重写训练部分代码，使得windons程序直接读取原始图像和标记文件，其余文件自动生...