yolo3使用文档

yolo3使用文档

前言：本文主要详细介绍如果从数据集开始到训练好自己的yolo3模型，再到使用上自己训练好的yolo3模型。本文以识别检测出光大银行logo和上海银行logo为例进行过程讲解。

数据准备

克隆代码

git clone http://192.168.1.15:81/intelligent/logo-detection.git

环境搭建

本文默认你的电脑是ubuntu18，并且安装好了docker的19版本，并且已经安装好了nvidia-docker

如何安装docker和如何安装nvidia-docker参见超链接，启动环境详见以下代码

# 切换到该项目文件夹下面
cd logo-detection/logo_recognition
# 拉取并打开一个tensorflow容器
docker run -it --gpus all -v $PWD/logo_yolo:/tmp -w /tmp tensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu-py3 /bin/bash

准备数据

第一、将自己收集到的182张带有光大银行logo的图片和172张带有上海银行logo的图片，放在项目文件夹~/logo_recognition/logodata/JPEG