yolo介绍
yolo来自于一篇名为《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》论文,它是目前主流的目标检测框架之一,更多有关yolo的内容可以参见https://pjreddie.com/darknet/yolo/
环境搭建
Win10+PyCharm+Python 3.7
具体步骤:
1、去GitHub下载tensorflow-yolov3,项目地址点击此处
2、安装相关Python包
pip install -r ./docs/requirements.txt
3、导入yolov3_coco.ckpt到checkpoint文件夹
下载地址
4、初次使用,请依次运行convert_weight.py和freeze_graph.py
5、以上步骤完成后,就可以开始进行目标检测了
image_demo.py:对图片中的物体进行识别
video_demo.py:对视频进行目标检测

本文介绍了使用yolo进行目标检测,包括yolo的简介、环境搭建过程,展示了对《爱情公寓5》进行目标检测的效果,并分析了在CPU环境下运行的性能问题。尽管识别准确率高,但CPU运行效率低,建议使用GPU进行深度学习运算。
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