如何在yolov3 darknet中更改视频输出中的边框颜色 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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YOLO升级到v3版，检测速度比R-CNN快1000倍

Darknet 会输出检测到的物体、置信度 confidence 以及检测的时间。我们没有用 OpenCV 来编译 Darknet ，所以我们无法直接查看检测情况。...如果 OpenCV 可以直接读取视频数据，那么你也可以在视频文件中运行如下命令： ....视频数据作为YOLO的输入。...需要在 Darknet 中的 scripts/ 子目录下运行 voc_label.py 脚本来生成这些文件。...Darknet 需要一个包含你想要训练的所有图片的文件。在这个例子中，我们要训练的是除了 2007 测试集以外的所有数据。

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YOLO 升级到 v3 版，速度相比 RetinaNet 快 3.8 倍

Darknet 会输出检测到的物体、confidence 以及检测时间。我们没有用 OpenCV 编译 Darknet，所以它不能直接显示检测情况。检测情况保存在 predictions.png 中。...改变检测门限默认情况下，YOLO 只显示检测到的 confidence 不小于 0.25 的物体。可以在 YOLO 命令中加入-thresh 来更改检测门限。.../darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights YOLO 将会显示当前的 FPS 和预测的分类，以及伴有边框的图像。...如果 OpenCV 可以读取视频，也可以在视频文件中运行： ....Darknet 需要一个包含所有你想要训练的图片的文本文件。在这个例子中，我们训练除了 2007 测试集的所有数据。

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YOLOv3使用笔记

tensorboardX YOLOv3安装与使用自定义训练YOLOv3 OpenCV与YOLOv3的结合其他YOLOv3_C++使用方法别人的开源代码使用免费的DL环境 Google Cloud...其中标签文件中的每一行条目代表图像中的单个边界框，并包含有关该框的以下信息： object-class-id...它的范围从 0 到（类数 - 1）。在我们当前的例子中，因为我们只有一个类别，所以它总是设置为 0。...在xxx.data文件中，设置好各个文件的路径信息 classes = 1 train = /home/sxf/Desktop/yolov3/darknet/datasets/train.txt valid.../darknet detector train /home/sxf/Desktop/yolov3/darknet/datasets/darknet.data /home/sxf/Desktop/yolov3

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如何用YOLO+Tesseract实现定制OCR系统？

在本文中，你将学习如何在深度学习的帮助下制作自己自定义的 OCR 来读取图像中的文字内容。我将通过 PAN-Card 图像的示例，带你学习如何进行文本检测和文本识别。...YOLO 是一个最先进的实时目标检测网络，有很多版本，YOLOv3 是最新、最快的版本。 YOLOv3 使用 Darknet-53 作为特征提取程序。...所以，无论你的应用程序是什么，确保你有大约 100 个图像。如果你的图像数量较少，则使用图像增强来增加数据的大小。在图像增强中，我们主要通过改变图像的大小、方向、光线、颜色等来改变图像。...你将在名为「yolov3.cfg」的「cfg」文件夹中获得所需的配置文件。在这里，你需要更改批大小、细分、类数和筛选器参数。按照文档中给出的配置文件中所需的更改进行操作。...现在你可以在输出文件夹中以 CSV 文件的形式看到 OCR 结果。检测自定义 OCR 时，可能需要更改图像的大小。为此，请调整 locate_asset.py 文件中的 basewidth 参数。

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如何用YOLO+Tesseract实现定制OCR系统？

来源：AI开发者在本文中，你将学习如何在深度学习的帮助下制作自己自定义的 OCR 来读取图像中的文字内容。我将通过 PAN-Card 图像的示例，带你学习如何进行文本检测和文本识别。...YOLO 是一个最先进的实时目标检测网络，有很多版本，YOLOv3 是最新、最快的版本。 YOLOv3 使用 Darknet-53 作为特征提取程序。...所以，无论你的应用程序是什么，确保你有大约 100 个图像。如果你的图像数量较少，则使用图像增强来增加数据的大小。在图像增强中，我们主要通过改变图像的大小、方向、光线、颜色等来改变图像。...你将在名为「yolov3.cfg」的「cfg」文件夹中获得所需的配置文件。在这里，你需要更改批大小、细分、类数和筛选器参数。按照文档中给出的配置文件中所需的更改进行操作。...现在你可以在输出文件夹中以 CSV 文件的形式看到 OCR 结果。检测自定义 OCR 时，可能需要更改图像的大小。为此，请调整 locate_asset.py 文件中的 basewidth 参数。

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计算机视觉系列案例 | 基于YOLOv3及Sort算法实现目标跟踪

目标跟踪技术的应用领域非常广泛，包括视频监控、无人驾驶等多个领域，具有重要的研究价值。本案例使用YOLOv3算法进行目标检测，并采用Sort算法实现目标跟踪，取得了较好的输出结果。目录 1....数据集中包含约20万张日常场景图像，标注出80类物体，如人、狗、沙发、飞机等，方便进行目标检测和分割。本案例将对一段视频中的物体进行目标跟踪。...2 模型介绍 2.1 YOLOv3模型 Darknet是一个用C语言和CUDA编写的开源神经网络框架。YOLOv3基于Darknet实现，且在COCO数据集上进行了预训练。...，并使用不同的颜色表示检测框，这样可以更清楚地展示输出结果。...首先读取这一帧数据在视频中的时间位置，作为输出图像的标题。

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2019 年的目标检测指南

，这些对象通常可以通过图片或视频来识别。...在训练过程中，YOLO看到的是整张图像，因此在目标检测时可以考虑上下文信息。 ? 在YOLO中，每个物体边框是使用整个图像的特征预测出来的。...YOLOv3改进了损失函数计算方式、引入了特征金字塔并提出了高效的主干网络DarkNet-53。目前YOLOv3已成为目标检测最常用的算法之一。...用于目标检测的数据增强策略数据增强，即通过操作原始图像（如旋转、缩放等）来获得新的图像数据的过程。通过数据增强，往往可以达到更好的训练效果。...在该论文的模型中，训练时的增强策略包含N种操作。作者在模型中使用的增强方法包括改变颜色通道值、几何变换或仅改变标注的物体边框中的像素。

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目标检测（Object Detection）

区域生长(合并)主要由于检测图像中存在的物体具有局部区域相似性(颜色、纹理等)。目标识别与图像分割技术的发展进一步推动有效提取图像中信息。...YOLOv2中使用的Darknet-19网络结构中只有卷积层和池化层，所以其对输入图片的大小没有限制。...接下来，从前面的2个层中取得特征图，并将其上采样2倍。 YOLOv3还从网络中的较前的层中获取特征图，并使用按元素相加的方式将其与上采样特征图进行合并。...③ 网络结构 YOLOv3在之前Darknet-19的基础上引入了残差块，并进一步加深了网络，改进后的网络有53个卷积层，取名为Darknet-53，网络结构如下图所示（以256*256的输入为例）：...如何提取关键帧可以使用FFMPEG工具提取视频中的关键帧。也可以使用FFMPEG工具进行视频截取。四、目标检测数据集 1.

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【转】目标检测之YOLO系列详解

region层的anchors参数是绝对值大小,因此需要将这个比例值乘上卷积层的输出特征的大小.如输入是416x416,那么最后卷积层的特征是13x13....训练使用的最小的图像尺寸为320 x 320，最大的图像尺寸为608 x 608。这使得网络可以适应多种不同尺度的输入. YOLOv2网络结构 YOLOv2对v1的基础网络做了更改....Darknet 对第三方库的依赖较少,且仅使用了少量GNU linux平台C接口,因此很容易移植到其它平台,如Windows或嵌入式设备....YOLOv3使用三个yolo层作为输出. upsample层: 上采样层, 进行2倍上采样. region层和Detection层均是YOLOv2模型所使用的层, upsample层和yolo层在YOLOv3...鉴于 Darknet 作者率性的代码风格, 将它作为我们自己的开发框架并非是一个好的选择. 可以在我们更为熟悉的Caffe等框架中复现YOLO网络.

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【转】目标检测之YOLO系列详解

region层的anchors参数是绝对值大小,因此需要将这个比例值乘上卷积层的输出特征的大小.如输入是416x416,那么最后卷积层的特征是13x13....训练使用的最小的图像尺寸为320 x 320，最大的图像尺寸为608 x 608。这使得网络可以适应多种不同尺度的输入. YOLOv2网络结构 YOLOv2对v1的基础网络做了更改....,$p_w,p_h$是预设的anchor box的边长.最终得到的边框坐标值是$b{x,y,w,h}$,而网络学习目标是$t_{x,y,w,h}$....Darknet 对第三方库的依赖较少,且仅使用了少量GNU linux平台C接口,因此很容易移植到其它平台,如Windows或嵌入式设备....YOLOv3使用三个yolo层作为输出. upsample层: 上采样层, 进行2倍上采样. region层和Detection层均是YOLOv2模型所使用的层, upsample层和yolo层在YOLOv3

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Google Colab上的YOLOv3 PyTorch

尽管该回购已经包含了如何仅使用YOLOv3来运行视频，但是python detect.py --source file.mp4还是想通过删除一些不必要的行来分解并简化代码，并添加如何在Google Colab...对象Darknet是在PyTorch上初始化YOLOv3架构的，并且需要使用预先训练的权重来加载权重（目前不希望训练模型）预测视频中的目标检测接下来，将读取视频文件，并使用对象边界框重写视频。...虽然fps，width和height根据原始视频使用开始循环播放视频中的每个帧以获得预测。...OpenCV视频编写器的输出是Mp4视频，其大小是原始视频的3倍，并且无法以相同的方式显示在Google Colab上，解决方案之一是进行压缩（源）使用以下方式将Mp4视频压缩为h264ffmpeg.../blob/master/yolov3_video.ipynb 将视频上传到input_video文件夹中只需运行最后一个单元格（预测并显示视频）资源 YoloV3 Torch存储库 https:/

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详解 YOLO3

新的网络结构Darknet-53 在基本的图像特征提取方面，YOLO3采用了称之为Darknet-53的网络结构（含有53个卷积层），它借鉴了残差网络residual network的做法，在一些层之间设置了快捷链路...图1 Darknet-53[1] 上图的Darknet-53网络采用2562563作为输入，最左侧那一列的1、2、8等数字表示多少个重复的残差组件。...由于下采样倍数高，这里特征图的感受野比较大，因此适合检测图像中尺寸比较大的对象。...输入映射到输出图6 输入->输出不考虑神经网络结构细节的话，总的来说，对于一个输入图像，YOLO3将其映射到3个尺度的输出张量，代表图像各个位置存在各种对象的概率。...图7 YOLOv3与其它模型的性能对比[1] 不过如果要求更精准的预测边框，采用COCO AP做评估标准的话，YOLO3在精确率上的表现就弱了一些。如下图所示。

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通用目标检测YOLO V3

Yolov3演示地址演示视频：https://youtu.be/MPU2HistivI 演示视频：视频内容 YOLOv3非常快速和准确。...在mAP值为0.5 IOU时，YOLOv3与Focal Loss相当，但速度约快4倍。此外，您只需更改模型的大小即可轻松在速度和精度之间进行权衡，而无需重新训练！...我们不使用softmax，因为我们发现它不需要良好的性能，而是仅使用独立的逻辑分类器。在训练过程中，我们使用二元交叉熵损失进行类别预测。 2.3跨尺度的预测 YOLOv3预测3种不同比例的盒子。...2.4 特征提取我们使用一个新的网络来执行特征提取。我们的新网络是YOLOv2，Darknet-19中使用的网络与新的残留网络内容之间的混合方法。...因此Darknet-53与最新的分类器具有同等的性能，但浮点运算更少，速度更高。 Darknet-53优于ResNet-101，并且快1.5倍。

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【深度学习】目标检测

区域生长(合并)主要由于检测图像中存在的物体具有局部区域相似性(颜色、纹理等)。目标识别与图像分割技术的发展进一步推动有效提取图像中信息。...YOLOv2中使用的Darknet-19网络结构中只有卷积层和池化层，所以其对输入图片的大小没有限制。...接下来，从前面的2个层中取得特征图，并将其上采样2倍。 YOLOv3还从网络中的较前的层中获取特征图，并使用按元素相加的方式将其与上采样特征图进行合并。...③ 网络结构 YOLOv3在之前Darknet-19的基础上引入了残差块，并进一步加深了网络，改进后的网络有53个卷积层，取名为Darknet-53，网络结构如下图所示（以256*256的输入为例）：...CSPDarknet53是在YOLOv3主干网络Darknet53的基础上，借鉴2019年的CSPNet的经验，产生的Backbone结构，其中包含了5个CSP模块。

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YOLO系列算法全家桶——YOLOv1-YOLOv9详细介绍！！

从YOLOv1到YOLOv3，每一代性能的提升都与backbone（骨干网络）的改进密切相关。在YOLOv3中，作者不仅提供了darknet-53，还提供了轻量级的tiny-darknet。...借助残差网络的思想，YOLOv3 将原来的 darknet-19 改进为darknet-53。...（4）输出端 YOLOv3在输出的改进是多标签预测（softmax函数变为logistics分类器）。...因此，在YOLOv3中，采用了logistic分类器作为分类器的激活函数。 logistic分类器将每个类别的输出视为独立的二分类问题，对每个类别使用sigmoid函数进行激活。...（4）输出端 YOLOv6对检测头进行了解耦，分开了边框与类别的分类过程。

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简述Yolo系列网络的发展史

YOLO-V2中的anchor box可以同时预测类别和坐标。跟YOLO-V1比起来，去掉最后的池化层，确保输出的卷积特征图有更高的分辨率。...由于YOLO v2将类别预测从cell级别转移到边界框级别，在每一个区域预测5个边框，每个边框有25个预测值，因此最后输出的特征图通道数为125。...可根据官方代码中的yolov3.cfg进行一一对应，标号是第一个[convolutional] Darknet-53 和DarkNet-19一样，同样下采样32倍。...然后，YOLOv3将第61层网络输出的具有更高分辨率的特征图（尺寸为 )，并使用concat将其与上采样特征图合并。...实现的YOLOv3的code darknet53.py import sys sys.path.append("..")

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网易面试原题｜简述Yolo系列网络的发展史

YOLO-V2中的anchor box可以同时预测类别和坐标。跟YOLO-V1比起来，去掉最后的池化层，确保输出的卷积特征图有更高的分辨率。...由于YOLO v2将类别预测从cell级别转移到边界框级别，在每一个区域预测5个边框，每个边框有25个预测值，因此最后输出的特征图通道数为125。...可根据官方代码中的yolov3.cfg进行一一对应，标号是第一个[convolutional] Darknet-53 和DarkNet-19一样，同样下采样32倍。...然后，YOLOv3将第61层网络输出的具有更高分辨率的特征图（尺寸为 )，并使用concat将其与上采样特征图合并。...实现的YOLOv3的code darknet53.py import sys sys.path.append("..")

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官方DarkNet YOLO V3损失函数完结版

接下来我就完整的写一下根据DarkNet官方源码推出来的YOLOV3的Loss。 2....DarkNet YOLOV3 Loss 直接写出公式，注意带*号的变量代表预测值，不带*号的表示标签：我们再来解释一下这个公式。...在YOLOV3中，Loss分成三个部分：一个是目标框位置（左上角和长宽）带来的误差，也即是box带来的loss。...图3 从图2可以看出，最终得到的边框坐标值是bx,by,bw,bh,即边界框相对于特征图的位置和大小，是我们需要预测的输出坐标值。...标签偏移量计算 3.2 磕盐小白喵 Q: YOLOV3置信度误差label中的置信度数值，也就是公式中的C，还是之前YOLOV1里面Ground Truth和预测得到的bbox之间的IOU吗？

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Yolo目标检测算法综述

设计进步：引入了faster rcnn中 anchor box（使用先验框），在每个grid预先设定一组不同大小和宽高比的边框，来覆盖整个图像的不同位置和多种尺度，这些先验框作为预定义的候选区在神经网络中将检测其中是否存在对象...，以及微调边框的位置。...YOLO2尝试统计出更符合样本中对象尺寸的先验框，这样就可以减少网络微调先验框到实际位置的难度。YOLO2的做法是对训练集中标注的边框进行K-mean聚类分析，以寻找尽可能匹配样本的边框尺寸。...TODO 模型修改：输出层使用卷积层替代YOLO的全连接层。是这样吗？改进：YOLOv3 多尺度预测（引入FPN）。...能够直接对单个图像，批处理图像，视频甚至网络摄像头端口输入进行有效推理。

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深入浅出Yolo系列之Yolox核心基础完整讲解

① Yolov3相关资料【视频】：深入浅出Yolov3（上）、深入浅出Yolov3（下） ② Yolov4相关资料【视频】：深入浅出Yolov4（上）、深入浅出Yolov4（下）【文章】：《深入浅出...都是采用Darknet53的网络结构，大白在Yolov3的视频中，对于它的来源，结构，各个组件的细节，都有很清晰的讲解，如何有不了解的，可以点击最下方，阅读原文，查看视频《Yolov3相关算法的原理及实现...这里为了更形象的展示，以大白Yolov3视频中，输入图像大小416*416为例。当输入为416*416时，网络最后的三个特征图大小为13*13，26*26，52*52。...a.输出的参数量我们先计算下，当得到包含目标框所有输出信息时，所需要的参数量？这里需要注意的是：最后黄色的85*8400，不是类似于Yolov3中的Feature Map，而是特征向量。...代码如dynamic_k_matching函数中，下图所示：为了便于大家理解，大白先把第一行制作成图示效果。

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