├── annotations # 標註資訊(分為train_xml和val_xml)
├── datasets # 資料集和label(分為train_images/val_images/train_labels/val_labels)
├── ptj.data #
├── ptj.names # 類別名
├── ptj_test # 做測試用的集
├── result_output # 做測試結果儲存的
├── train.txt # 訓練集路徑
├── val.shapes # 後面生成的
└── val.txt # 驗證集路徑
ptj.data:
cfg檔案:classes=5
train=ptj/train.txt
valid=ptj/val.txt
names=ptj/ptj.names
需要根據類別修改相應的類別數和輸出的filters
YOLOv3 Pytorch學習筆記
五月一直埋頭鑽研faster r cnn,但苦於電腦不支援gpu,一直連個簡單的結果都沒跑出來 期間還掙扎著安裝cuda,結果就是ubuntu系統一崩再崩 yolo官網 翻譯 按官網上的要求一步一步走,就可得到如下檢測結果 如果想訓練自己的資料,可參考部落格 yolov3 訓練自己的資料,講的非常詳...
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pytorch 從頭開始YOLOV3(五) 檢測
完,只要讀取模型,然後進行 就ok了.1.讀模型 set up model model darknet opt.model config path model.load weights opt.weight path model.cuda model.eval 2.讀資料 dataset datas...