keras_yolov3:yolov3.weights转换为yolo.h5

本文分享了在PyCharm环境下,将YOLOv3的预训练权重文件转换为Keras模型适用的.h5格式的详细步骤。通过在Python环境中正确执行转换命令,成功实现了模型权重的迁移。

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最近准备做毕业设计,开始踩深度学习中目标检测的坑。在模型选择上,首选了yolo,因为速度快,这是公认的!从“某歌”上看到,要使用yolo-v3的keras版本必须将权重文件转换为.h5格式,而网上的教程对我并未有作用,因此在此写点总结。

环境:

1、IDE:pycharm

2、Python3.6

3、TensorFlow-GPU

准备:

1、下载yolov3代码文件:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3

2、下载预训练权重:https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

解压这两个文件,然后将权重文件放到代码文件夹中

在这里插入图片描述

执行如下命令将darknet下的yolov3配置文件转换成keras适用的h5文件:

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

关键:

在哪执行上命令是关键,直接在cmd终端执行会报错,原因:我在Python的site-packages下并没有安装相应的环境,所以无法搜索到需要的模块;解决办法为:在pycharm中打开终端(pycharm左下角),如下图
在这里插入图片描述
cd 到keras-yolo3-master的文件下,执行上述命令,在model_data下便会多出yolo.h5文件,说明操作成功!
在这里插入图片描述
(说明:教程简单,但属于原创,转发请说明出处;新手上路,术语不准,请多包涵)

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