TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程

本文是一篇关于使用TensorFlow和Keras实战YOLOv3目标检测的教程。首先,从YOLO官网下载权重文件,接着通过convert.py脚本将Darknet的YOLO模型转换为Keras模型,最后运行yolo.py进行目标检测。项目代码可在作者的GitHub仓库找到。

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运行步骤

1.从 YOLO 官网下载 YOLOv3 权重

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

下载过程如图:

2.转换 Darknet YOLO 模型为 Keras 模型

python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

转换过程如图:

3.运行YOLO 目标检测

python yolo.py

需要下载一个图片,然后输入图片的名称,如图所示:

我并没有使用经典的那张图,随便从网上找了一个,来源见图片水印:

识别效果:

项目地址:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3

 

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