yolo v3 配置 CUDA及OPENCV

配置YOLOV3(过程不要关终端)

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方法一

  sudo gedit  /etc/profile  #在文件的最后面加上下面两句
  
  export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH  
  export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 
   
  sudo ldconfig  #使环境变量立即生效

方法二:

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

sudo apt-get install libopencv-dev  #安装Opencv
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf  #弹出的可能是空白文件

/usr/local/lib  #输入左边内容,保存继续执行下边命令

sudo ldconfig  
sudo gedit /etc/bash.bashrc  #配置bash,在最末尾添加下边两行

PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig  
export PKG_CONFIG_PATH 

接着执行如下命令使得配置生效
source /etc/bash.bashrc  
sudo updatedb   
#执行千万不要关终端!cd进入darknet所在路径
sudo gedit Makefile   #设置如下三行参数为1

GPU=1
CUDNN=1
OPENCV=1

最后执行make  配置完成

测试

<think>我们正在使用TensorFlow实现YOLOv3模型进行图像识别。根据引用资料,我们可以参考以下步骤:1.环境配置:安装TensorFlow(GPU版本或CPU版本)和相关依赖。2.获取代码:从GitHub等平台获取YOLOv3的TensorFlow实现代码(例如引用[1]和引用[4]中的项目)。3.准备数据集:准备并标注自己的数据集,或者使用公开数据集。4.训练模型:使用代码训练YOLOv3模型。5.模型转换与部署:将训练好的模型转换为TensorFlowLite格式(用于移动端)或其他格式进行部署。接下来,我们将详细说明这些步骤。 ###1.环境配置根据引用[3],我们需要安装Anaconda(推荐使用清华镜像源下载),然后使用pip安装TensorFlow。例如,安装GPU版本的TensorFlow:```bashpipinstall tensorflow-gpu```注意:安装GPU版本需要事先配置CUDA和cuDNN。 ###2.获取代码我们可以选择以下两个项目之一:-引用[1]中的项目:tensorflow-yolov4-tflite(它也支持YOLOv3)[^1]项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorflow-yolov4-tflite-引用[4]中的项目:keras-yolo3(基于Keras的YOLOv3实现,Keras是TensorFlow的高级API)[^4]项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras-yolo3这里我们以keras-yolo3为例,因为它更简洁,适合教学。###3.准备数据集YOLOv3训练需要的数据集格式是每张图片对应一个.txt标注文件,内容为:``` <object-class> <x><y> <width><height> ```其中,$(x,y)$是边界框中心坐标,$(width,height)$是边界框的宽和高,这些值都是相对于图片宽高的归一化值(0到1之间)。我们可以使用公开数据集(如Pascal VOC、COCO)或者创建自己的数据集。对于自定义数据集,可以使用标注工具(如LabelImg)进行标注。 ###4.训练模型以keras-yolo3项目为例,训练步骤如下:1.克隆代码库:```bashgit clonehttps://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras-yolo3.gitcd keras-yolo3```2.下载预训练权重(Darknet的权重):```bashwget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights```3.将Darknet权重转换为Keras模型(.h5文件):```pythonpython convert.py yolov3.cfgyolov3.weights model_data/yolo.h5```4.准备训练数据:-将数据集划分为训练集和验证集,并生成对应的.txt文件(每行包含图片路径和对应的标注文件路径)。-修改`train.py`中的配置,如批大小(batch_size)、学习率(learning_rate)等。 5.开始训练:```bashpython train.py```###5.模型测试与部署训练完成后,我们可以使用训练好的模型进行目标检测:```bashpython yolo_video.py--input[输入图片或视频路径] --output [输出路径] --model model_data/yolo.h5``` 如果需要部署到移动端,可以将模型转换为TensorFlowLite格式(参考引用[1]中的项目,它提供了转换脚本)。 ###注意事项-训练过程需要大量计算资源,建议使用GPU加速。 -如果使用自己的数据集,需要修改类别文件(`model_data/voc_classes.txt`或`model_data/coco_classes.txt`)为自己的类别。-训练过程中可以调整超参数(如学习率、优化器等)以获得更好的效果。 §§相关问题§§1.如何标注自己的数据集用于YOLOv3训练? 2. YOLOv3模型训练中常见的调参技巧有哪些?3.如何将训练好的YOLOv3模型部署到移动设备(如Android)? 4. YOLOv3与其他版本(如YOLOv4、YOLOv5)相比有哪些优缺点?</think>### TensorFlow 实现 YOLOv3 图像识别教程 #### 一、环境配置 1. **安装基础环境** - 下载 Anaconda(推荐清华镜像源):[Anaconda3-4.2.0](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe) - 创建 Python 3.6+ 虚拟环境(YOLOv3 兼容性最佳): ```bash conda create -n yolo_env python=3.6 conda activate yolo_env ``` 2. **安装 TensorFlow** - GPU 版本(需提前配置 CUDA/cuDNN): ```bash pip install tensorflow-gpu==1.15 # 推荐1.x版本[^2][^3] ``` - CPU 版本: ```bash pip install tensorflow==1.15 ``` 3. **安装依赖库**: ```bash pip install opencv-python pillow matplotlib numpy ``` --- #### 二、代码获取与准备 1. **克隆 YOLOv3 实现库**(推荐以下两个项目): - **Keras-YOLOv3**(基于 TF 后端): ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras-yolo3.git ``` [项目地址](https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras-yolo3) [^4] - **TensorFlow-YOLOv3**(原生实现): ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorflow-yolov4-tflite.git ``` [项目地址](https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorflow-yolov4-tflite) [^1] 2. **下载预训练权重**: ```bash cd keras-yolo3 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights -O model_data/yolov3.weights ``` --- #### 三、数据集准备 1. **标注格式** VOC 格式:每个图像对应 `.txt` 文件,每行格式为: ```plaintext <class_id> <x_center> <y_center> <width> <height> ``` 其中坐标需归一化到 $[0,1]$。 2. **目录结构**: ```bash dataset/ ├── images/ # 存放所有图片 ├── labels/ # 存放所有标注文件 ├── train.txt # 训练集图片路径列表 └── valid.txt # 验证集图片路径列表 ``` --- #### 四、模型训练 1. **修改配置文件** 编辑 `model_data/yolo_anchors.txt` 和 `model_data/voc_classes.txt`,更新为自定义数据集的锚框和类别名称。 2. **转换预训练权重**: ```bash python convert.py --model yolov3 ``` 3. **启动训练**: ```bash python train.py \ --annotation_path dataset/train.txt \ --classes_path model_data/voc_classes.txt \ --anchors_path model_data/yolo_anchors.txt ``` **关键参数**: - `--batch_size`:根据显存调整(默认 32) - `--epochs`:训练轮数(建议 50+) - `--learning_rate`:初始学习率(默认 $1e^{-3}$) --- #### 五、模型测试与部署 1. **单张图像测试**: ```bash python yolo_video.py --image --input path/to/image.jpg ``` 2. **导出 TFLite 模型**(移动端部署): ```bash python convert_tflite.py --weights model_data/yolo.h5 ``` 3. **Android 部署**: 使用 [TensorFlow Lite Android SDK](https://www.tensorflow.org/lite/android) 加载 `.tflite` 模型[^1]。 --- ### 常见问题解决 1. **CUDA 报错**: - 确保 CUDA/cuDNN 版本匹配 TensorFlow 1.15(CUDA 10.0 + cuDNN 7.6) - 检查环境变量:`LD_LIBRARY_PATH` 包含 CUDA 库路径 2. **训练不收敛**: - 降低学习率(尝试 $5e^{-4}$) - 检查标注文件格式是否正确 - 增加数据增强(旋转、缩放等) 3. **内存不足**: - 减小 `batch_size` - 使用 `--model=yolov3-tiny`(轻量版) > 提示:训练 COCO 数据集需约 24 小时(Tesla V100),自定义数据集根据规模调整时间[^3]。
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