• Windows anaconda 运行yolov3


    1 创建yolo环境
    conda creat -n yolo python=3.6
    更换conda源,下载软件的时候会快些

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --set show_channel_urls yes
    创建后进入yolo环境,并安装Keras和tensorflow,我这块安装的是gpu版本的tensorflow

    source activate yolo
    pip install keras==2.1.5
    pip install tensorflow-gpu==1.6.0 #如果是gpu版本
    pip install tensorflow==1.6.0 #如果是cpu版本
    注意,这两个是二选一
    2 安装依赖
    在训练的过程中,会有很多依赖,所以提前安装一遍

    pip install Pillow
    pip install matplotlib
    conda install ffmpeg
    pip install opencv-contrib-python
    pip install opencv-python

    pip install h5py

    1、下载yolov3代码:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 ,并解压缩之后用pycharm打开。

          2、下载权重:https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights并将权重放在keras-yolo3的文件夹下。如下图所示:

     3、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

    运行:
    python yolo_video.py --gpu_num=1 –input=test.mp4 --output=2.mp4

    如果出现Failed to load the native TensorFlow runtime.

    则,

    解决办法就是:pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

    更新一下tensorflow就好了

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhanying999666/p/10414606.html
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