win10+TensorFlow版yolov1使用方法

Win10+keras+tensorflow+python+cpu/gpu实现yolov3 参考博客:https://blog.youkuaiyun.com/weijianm/article/details/102598726 因为项目需要提高识别精度,想着用yolov3跑一跑,但是机子是集成显卡,没办法用gpu跑,配置了很长时间,也查了很多资料,终于把坑都踩完了,写下这个博客。 1、下载keras-yolov3 github地址:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 进行解压 2、下载权重文件 下载地址:https://pjreddie.com/media/files 阅读详情

准备工作:
1:下载python3.5。直接去官网下载
2:下载TensorFlow版本yolo,下载链接 : https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow
3:下载opencv:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv,并将下载的whl文件放到D:\Python35\Lib\site-packages 下。(这个路径起决于python安装时的路径)
配置环境:
4:搭建TensorFlow:cmd ——> pip3 install –upgrade tensorflow (博主安装的是cpu版本,如果要安装gpu版本,则用这条指令:pip3 install –upgrade tensorflow-gpu)
5:检验安装是否成功: 重新打开cmd——>python——> import tensorflow as tf ,如果不出错,则表明安装成功。
这里要注意,如果你电脑里使用的是anaconda3,建议重新安装python3.5.2,因为anaconda3貌似跟TensorFlow有冲突。
6:配置opencv:打开cmd——>cd D:\Python35\Lib\site-packages——>pip install opencv_python-3.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 坐等运行结果。如果出现successful字样,表明安装成功。
7:修改yolov1源代码。因为在步骤2中下载的代码是python2.7版本的,所以需要修改。作者在不定期更新,所以我所呈现的代码可能跟你下载的代码有所不同,大致是这两条代码需要改:
图1

图2

修改完成之后,用Python3.5运行就可以啦~~~
运行结果

YOLOv1-TF2:使用TensorFlow2实现YOLOv1 带有Tensorflow 2的YOLOv1 为了易于实现,我没有实现与纸张完全相同的实现。 下面介绍的内容与本文的实现方式有所不同。 骨干网。 (我使用Xception代替了本文中提到的网络。) 学习率表(我使用了tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay ) 超级参数 数据扩充 等等 。 。 。 预览 即将更新。 。 。 使用Docker构建环境 构建Docker映像 $ docker build -t ${NAME} : ${TAG} . 创建一个容器 $ docker run -d -it --gpus all --shm-size= ${PROPER_VALUE} ${NAME} : ${TAG} /bin/bash Pascal VOC数据集() 带有Pascal VOC数据集 图片数量 火车 验证 测试 帕斯卡VOC 立即下载

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