deep learning coursera yolo.h5已训练模型的的导入问题

解决YAD2K h5导入问题
本文针对Windows 10环境下使用Anaconda3进行DeepLearningCoursera作业时遇到的h5文件导入问题,提供了详细的解决方案。包括激活环境、下载预训练模型并转换成h5格式等步骤。
部署运行你感兴趣的模型镜像

本人小白,使用的是windows10,anaconda3,在deep learning coursera作业中遇到了h5文件的导入问题:

1.激活环境(如下图有小括号显示)


如果没有小括号显示可以进到Anaconda navigator 中的Environments,启动任意一个环境,运行teminal,就会和上图一样:



2.根据https://github.com/allanzelener/YAD2K上的步骤进行操作


最后一步注意windows只使用activate yad2k命令,将会激活yad2k的环境:



3.下载已训练好的模型的cfg和weights文件,可以在https://pjreddie.com/darknet/yolo/上下载weights,clf文件可以使用

git clone 整个项目,将两个文件拷贝至第二步clone的yad2k的文件下,如果可以使用wget命令的话可以直接使用下图命令



4.生成最后的我们想要的h5文件,如下图yolo.cfg 和 yolo.weights是我重命名之后的,使用python yad2k.py yolo.cfg yolo.weights model_data/yolo.h5命令

(你可以在命令中使用你下载的两个文件名称,也可以重命名下载文件为yolo.cfg 和 yolo.weights,任选其一即可)


之后看到下图就表示你加载已训练的yolo成功了,可以继续完成你的作业了


在此谢谢杜同学!



您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.8

Python3.8

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

"吴恩达yolo.h5" 是指由吴恩达等人开发的一个名为 YOLO (You Only Look Once) 的深度学习模型文件。YOLO 是一种实时目标检测算法,尤其在计算机视觉领域广为使用。 吴恩达是一位在人工智能领域具有极高声望的学者和企业家,他在机器学习和深度学习方面有着丰富的经验和杰出的成就。他一直致力于推动人工智能的发展,并且是 Coursera 在线课程的创始人之一。 YOLO 是一种基于卷积神经网络的目标检测算法,其主要思想是将目标检测任务转化为一个回归问题。相比于其他目标检测算法,YOLO 的最大特点是实时性能,在保持较高准确率的同时,能够在实时视频流上实时检测出目标物体。 ".h5" 是指该模型文件的后缀名,代表着其使用 HDF5 (Hierarchical Data Format) 存储格式。HDF5 是一种用于存储和组织大量数据集的文件格式,广泛应用于科学计算、机器学习和人工智能领域。 吴恩达所发布的 YOLO 模型文件 "yolo.h5" 可以作为一个已经训练好的目标检测模型,在应用中可以直接加载并利用。这意味着开发者无需从头开始训练模型,而是可以直接使用吴恩达团队所提供的预训练模型,节省了大量的时间和计算资源。 总之,"吴恩达yolo.h5" 是一种由吴恩达开发的目标检测模型文件,基于深度学习算法,用于实时检测目标物体,并具有高效准确的特性。
评论 8
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值