• 2020/5/10


    安装和使用YOLOv4

    darknet
    YOLOv4 是使用和YOLOv3差不多,主要记录不同点。

    Makefile

    YOLOv4 的Makefile前几行是这样的。

      
    GPU=0
    CUDNN=0
    CUDNN_HALF=0 # new
    OPENCV=0
    AVX=0 # new
    OPENMP=0
    LIBSO=0
    ZED_CAMERA=0 # ZED SDK 3.0 and above
    ZED_CAMERA_v2_8=0 # ZED SDK 2.X
    

    同样的, 要使用GPU 另GPU=1, CUDNN=1。

    值得注意的是OPENCV 这个,在YOLOv3中不是用它的话编译不会出错,但是YOLOv4中却会出错,解决办法。
    将.cfg文件中的mosaic改为0

    learning_rate=0.00261
    burn_in=1000
    max_batches = 6000
    policy=steps
    steps=1600,1800
    scales=.1,.1
    
    #cutmix=1
    mosaic=0 # 这里改0
    

    如果出现段错误,多半是batchsize开的太大,减小这个值。

    适用于自己的模型

    我用的是单目标检测,安装下面这个指导,我完成参数的修改, 结合gayhub上的指导一起看。
    窗口环境下Yolo V4的目标检测算法

    尤其要注意的是.cfg文件参数的修改。

    Python 脚本的编写

    以前偷懒没怎么自己写Python脚本,今天将dlib 的 xml 文件转化成YOLO格式的txt文件,并且生成YOLO的文件树结构,累死我了。。

    ├─JPEGImages # 图片位置
    ├─labels # 标记
    ├─weights # 保存权重
    ├─test # 测试.txt
    └─train # 训练.txt
    

    本来想用regex, 正则表达式真不是人看的东西。。。。

    明天还有写, 明天再总结吧。

    还有早课,赶紧睡!

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hichens/p/12866493.html
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