本人正在使用yolov3進行車流量的偵測，記錄一下學習的過程，使用的開源**為keras-yolo3-master 鏈結如下：keras-yolo3-master
本人從使用角度及**角度入手，關於yolov3的解釋請參考yolov3
if __name__ == '__main__':
detect_video(yolo(),'d:\pycharmprojects\carflowdetection\dete.mp4')
yolo.py
model.py
暫時先說說對這三個檔案的理解：這是自己對該**見解，若有錯誤請批評指教
這幾行**主要指定了訓練的類別檔案、anchor檔案的路徑。anchors的值可以使用預設的也可以通過執行kmeans.py生成
通過anchors的個數對使用的模型進行判斷，如果為6則建立tiny_yolov3，否則建立yolov3.
這部分主要是對模型編譯和訓練的引數進行設定，具體有些引數還在理解當中。
這個階段的訓練主要是得到乙個穩定的loss，為第二階段的訓練做準備。
第二階段訓練，fine-tune引數，使得模型變得更好。最後儲存訓練的模型為trained_weights_final.h5
這些函式主要是讀取classname，anchor，以及訓練集影象和box
train.py檔案主要完成的就是載入必要的東西，編譯網路並對網路進行訓練
今天先寫到這裡，未完待續。。。
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