Poly-YOLO keras代码记录

最新推荐文章于 2022-05-01 20:19:15 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 tensorflow 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38679413/article/details/115794043
版权

mAP提升40%！YOLO3改进版—— Poly-YOLO：更快，更精确的检测和实例分割

上图看测试效果
youtube 上有视频展示：https://www.youtube.com/watch?v=2KxNnEV-Zes
在这里插入图片描述

环境要求：

demo链接：https://gitlab.com/irafm-ai/poly-yolo

提示：论文所用的python3.5作者已经试过，发现不能安装tensorflow-gpu 1.15.0版本，换成python3.6成功：
详细环境：

  • python3.6
  • tensorflow-gpu 1.15.0
  • keras 2.3.0
  • numpy pillow matplotlib opencv
  • cuda 10.2
  • Ubuntu16.04

环境安装：

1、conda 环境安装：

最低0.47元/天 解锁文章
Poly-YOLO：更快，更精确的检测（主要解决Yolov3两大问题，附源代码）
jacke121的专栏
10-31 1867
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.13243.pdf 源代码：https://gitlab.com/irafm-ai/poly-yolo tf keras的： torch版，19年的： https://github.com/baristahell/poly-YOLOv3 YOLOv3改进版来了！与YOLOv3相比，Poly-YOLO的训练参数只有其60％，但mAP却提高了40％！并提出更轻量的Poly-YOLO Lite。 目标检测是一个过程，其中包含感兴趣..
RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为CVPR-2024 PKINet 获取多尺度纹理特征，适应尺度变化大的目标
最新发布
Limiiiing的博客
01-21 266
PKI Module是。
poly-yolo.pdf
05-29
与YOLOv3相比，训练参数只有60%，但MAP提高了60%，并提出更轻量版的Poly-YOLO Lite，与YOLOv3比有相同的京都的，但是更小更快，可应用到实力分割上，代码和论文刚开源！
poly-yolo：更高速度和准确率的yolo，还能做实力分割，已开源
andeyeluguo的博客
05-29 2517
实时分享CVPR、ECCV等会议论文及最新论文，开源代码，关注机器视觉、深度学习领域，扫描微信获取更多更新支持。 备注：研究方向 + 昵称 论文下载：https://arxiv.org/pdf/2005.13243.pdf 代码：https://gitlab.com/irafm-ai/poly-yolo 来源：University of Ostrava 论文名称：POLY-YOLO: HIGHER SPEED, MORE PRECISE DETECTION AND INSTANCE SEGMENTATIO
Poly-YOLO 学习
LiRongLu_的博客
02-06 2791
关于POLY-YOLO:HIGHER SPEED,MORE PRECISE DETECTION AND INSTANCE SEGMENTATION FOR YOLOV3论文学习。 Poly-YOLO建立在YOLOv3的原始思想的基础上，并消除了它的两个弱点：标签重写和anchor分配不平衡。
CV综述目标检测整理---目录
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07-12 1355
CV综述目标检测整理---目录Object detectionyolo系列faster rcnnssd系列轻量级模型mssd...实力分割maskrcnn人脸检测3d目标检测模型训练模型部署 Object detection 目前本人主要研究的深度学习方向. yolo系列 yolov1 链接: link. yolov2 链接: link. yolov3 链接: link. yolov3-tiny 链接: link. yolov4 链接: link. yolov4-tiny 链接: link. yol
机器学习模型上线及优化流程
和而不流
07-14 3407
机器学习模型上线及优化流程 时间：2020-07-09 文章目录机器学习模型上线及优化流程通用流程：1） 业务问题界定和定义2） 数据样本的筛选和构造3） label的定义与标注4） 选择机器学习算法5） 确定模型性能的度量方式6） 模型优化6.1 特征工程（ML）：6.2 算法调参（DL）6.3 bad case分析7） 模型实验的策略8） 模型线上应用9）业务效果评估参考 通用流程： 如何应用机器学习模型来构建一个智能化应用的通用的过程 1） 业务问题界定和定义 将一个业务中待解决问题转化为一个机器
Poly-Yolo复现
adzt123789的博客
04-25 2732
问题： ImportError: cannot import name ‘BatchNormalization‘ from ‘keras.layers.normalization‘ 报错原因：版本问题 解决方案：将 from keras.layers.normalization import BatchNormalization 改成 from keras.layers.normalization.batch_normalization_v1 import BatchNormalization Im
poly-yolo笔记
juluwangriyue的博客
05-19 1654
最近准备实践一下 poly-yolo，所以多做一些笔记。 论文原作者的poly-yolo项目在GitLab上面Poly-YOLO。 该项目基于tensorflow1.15 在Github上面页有一些复现。 1、任意多边形检测 介于目标检测与实例分割之间，可用于检测指定边数，任意多边形的神经网络。基于Yolov5模型进行开发。 本项目基于该项目进行二次开发https://github.com/ultralytics/yolov5/ 项目是基于pytorch实现的。 Yolo-ArbPolygon 2、poly
Poly-YOLO及YOLOv3的不足:标签重写、无效的anchor分配
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12-22 3448
前言 在学习PolyYolo开源！Yolo也能做实例分割，检测mAP提升40%！，记录一下之前所学忘记的内容。 YOLOv3存在的问题 标签重写  YOLO系列都是基于图像的cell作为单元进行检测，即把一张图片分成mn个网格，就如上图的左图，黄色的点是四辆车的中心点，分别落在不同的格子，每个格子就负责预测这个物体。  以416416输入图像为例，图像的大小随着一系列的卷积下降到1313的feature map(YOLO从输入到输出的时候是经过32倍的下采样)。此时特征图的一个像素点的感受野是3232大小
Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor(“keras_learning_phase:0“, shape=(),
qq_40712579的博客
12-09 915
报错信息:Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor("keras_learning_phase:0", shape=(), dtype=bool) is not an element of this graph. 场景：在django中调用YOLOv3模型中的detect_image函数报错 解决办法：将detect_image函数中sess.run中K.learning_phase(): 0注释掉 原理：暂时不知道 ...
深度学习编程作业与算法相关函数笔记
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一、相关介绍 1.1 git免密clone linux下ssh公钥验证的设置和远程登录 1.1.1 客户端操作 ssh-keygen -t [rsa|dsa] 在目录 /home/yoyo/.ssh/id_rsa 将会生成 密钥文件 和 私钥文件 id_rsa，id_rsa.pub 或 id_dsa，id_dsa.pub。 将 .pub 文件复制到git服务器的 /root/.ssh 目录下。 1.1.2 服务端操作 服务器端 /root/.ssh/ 目录下执行命令。 # 添加密钥 cat id_dsa.
迁移学习和微调( 以Xception为基础模型在Kaggle Dogs vs. Cats 猫狗分类问题上为例）
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中文归纳总结 https://zhuanlan.zhihu.com/p/56225304 英文原文详解 http://blog.datumbox.com/the-batch-normalization-layer-of-keras-is-broken/#comment-22015
【keras-YOLOv3】 训练自己的数据集问题总结
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【keras-YOLOv3】训练自己的数据集问题总结 1.ImportError: cannot import name ‘Adam‘ from ‘keras.optimizers‘ 原因： keras 库更新后无法按照原方式导入包，Adam 导入已更改。 解决方法： 将from keras.optimizers import Adam改为如下： from keras.optimizers import adam_v2 adam = adam_v2.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, be
将POLY-YOLO代码跑起来的环境配置，poly-yolo训练自己的数据集
donkey_1993的博客
08-05 3350
系统：ubuntu16.04和ubuntu18.04 显卡驱动：网上很多教程，百度一下安装就可以。（最简单直接在软件更新里面安装） cuda安装：下载安装cuda10.0，百度网上很多教程。 cudnn安装：下载安装cudnn7.6.5，百度网上很多教程。 cuda和cudnn的版本要使用10.0和7.6.5不然会出现一些bug。 1. 安装anaconda。https://www.anaconda.com/ 2. 创建虚拟环境:poly-yolo推荐的python=3.5，但是测试发现pyth
python keras_Python-Keras，如何获得每一层的输出？
weixin_42099987的博客
02-09 1025
小编典典你可以使用以下命令轻松获取任何图层的输出： model.layers[index].output对于所有图层，请使用以下命令：from keras import backend as Kinp = model.input # input placeholderoutputs = [layer.output ...
Poly-YOLO：YOLOv3的优化升级，40%增效+实例分割，轻量版Poly-YOLO Lite超高效
"Poly-YOLO是一个基于YOLOv3的改进版本，它在保持较高检测精度的同时，显著提高了速度和实例分割性能。相比于原始的YOLOv3，Poly-YOLO在减少训练参数数量方面表现出色，只保留了YOLOv3的60%参数，却实现了约40%的...
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