TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程(文末有惊喜)

作者 | fendouai

编辑 | 磐石

出品 | 磐创AI技术团队

【磐创AI导读】:本文介绍了目标检测算法yolov3的keras实战。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。进入公众号通过下方文章精选系列文章了解更多keras相关项目。

YOLO 是一种非常流行的目标检测算法,速度快且结构简单。日前,YOLO 作者推出 YOLOv3 版,在 Titan X 上训练时,在 mAP 相当的情况下,v3 的速度比 RetinaNet 快 3.8 倍。

YOLO v3 实时物体检测视频:

YOLO v3 与其他目标检测器的比较

开始动手运行 YOLO V3:

运行步骤

1. 从 YOLO 官网下载 YOLOv3 权重

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

下载过程如图

2.转换 Darknet YOLO 模型为 Keras 模型

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

转换过程如图:

3.运行YOLO 目标检测

python yolo.py

需要下载一个图片,然后输入图片的名称,如图所示:

我并没有使用经典的那张图,随便从网上找了一个,来源见图片水印:

识别效果:

项目地址:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3、

YOLO 官网:https://pjreddie.com/darknet/yolo/

直接获取项目代码,关注微信公众号并发送关键字:keras-yolo3

写在最后:欢迎大家点击下方二维码关注我们的公众号,点击干货资源专栏或发送关键字“资源”获取更多资源推荐。关注我们的历史文章,和小编一起畅游在深度学习的世界中。

原文发布于微信公众号 - 磐创AI(xunixs)

原文发表时间:2018-04-24

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