a362682954的博客

本文实现了mAP函数,其中计算了精确率(Precision),召回率(Recall) 首先需要了解mAP的概念和计算方式. 具体原理可以查看:https://www.cnblogs.com/lixiunan/articles/9566627.html https://tarangshah.com/blog/2018-01-27/what-is-map-understanding-the-s...

YOLOV3是工业上可以用的兼顾速度和准确率的一个深度学习目标检测模型,本系列文章将详细解释该模型的构成和实现,本文代码借鉴:https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 YOLOv3: An Incremental Improvement：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf ...

github地址:https://github.com/18150167970/pytorch-yolov3-modifiy 预测完,只要读取模型,然后进行预测就ok了. 1.读模型 # Set up model model = Darknet(opt.model_config_path) model.load_weights(opt.weight_path) model.cuda(...

1.基本流程 pytorch在训练过程有一个很基本的流程,正常情况下就按这个流程就能够训练模型: 1.加载模型,2初始化数据,3.预定义优化器,4.训练 # 模型加载 model = Darknet(opt.model_config_path) # pytroch函数 Module.apply 对所有子模型初始化 # https://pytorch.org/...

1.获得真值标签用于计算损失 从数据集获得的真值标签为整个样本的标签,而在训练过程中预测的标签是每一个特征图上每一个像素的(x,y,w,h,c),因此需要把对每一个特征图上每一个像素制作相应真值标签. 首先,初始化真值标签数组. nB = target.size(0) #batch_size nA = num_anchors #锚点数 nC = num_class...