本次的YOLO v3实战是基于DataFountain的一个比赛：智能盘点—钢筋数量AI识别，baseline model就选用上次讲解YOLO v3理论YunYang复现的YOLO v3。...钢筋本身价格较昂贵，且在实际使用中数量很大，误检和漏检都需要人工在大量的标记点中找出，所以需要精度非常高才能保证验收人员的使用体验。...这跟我们YOLO v3训练要的标注文件有点差别，YOLO v3的标注文件的格式是(x_min,y_min,x_max,y_max,class_id)，而且要求同张图片的标注放在同一行: ?...YunYang给我们提供了VOC版的数据集转YOLO v3标注的脚本voc_annotation.py,所以我们就先把标注文件转换成VOC格式，再运行脚本就行了。...不过这个版本我们还没针对我们的场景进行具体的优化，具体的各种优化办法将会在下一部分讲解，希望弄懂YOLO v3理论的读者可以通过这次的实战系列真正上手YOLO v3。
项目将分为3个步骤： 第一步：车牌检测 为了检测许可证，将使用基于卷积神经网络的Yolo（You Only Look One）深度学习对象检测架构。...https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdf Yolo是一个经过网络训练的单一端到端，用于执行预测对象边界框和对象类的回归任务。...实施YOLO V3： 首先，准备了一个由700个汽车图像组成的数据集，其中包含突尼斯牌照，对于每个图像，制作一个xml文件（之后更改为包含与Darknet配置文件输入兼容的坐标的文本文件.Darknet.../自定义/权重中选择最新的模型，并将其路径或名称放在文件object_detection_yolo.py中，也将使用yolov3.cfg文件，就在这个文件中在训练之前把＃放到训练所以可以训练然后运行：...然后，基于比较多层感知器（MLP）和分类器K最近邻（KNN）的科学文章进行了一些研究。结果发现：如果使用MLP分类器时隐藏层神经元的数量也增加，并且使用KNN时最近的邻居数也增加，则性能会提高。
13 x 13层负责检测大型目标对象，而52 x 52层检测较小的目标对象，26 x 26层检测中等大小目标对象。 选择锚点框 YOLO v3总共使用了9个点框。每个尺度下三个。...例如，原始分辨率为416 x 416时，YOLO v2预测13 x 13 x 5 = 845个框。在每个网格单元，使用5个锚点检测到5个框。 而YOLO v3预测3种不同尺度的方框。...当我们训练检测器时，对于每个真正的框，我们分配一个边界框，其锚点与真正的框最大重叠。 不再用softmax分类 YOLO v3现在对图像中检测到的对象执行多标记分类。...但是，当我们在数据集中有Person和Women之类的类别时，上述假设就失效了。这就是为什么YOLO的作者没有采用softmax分类的原因。...3 --images imgs/img3.jpg 在最大尺度3上，可以看到只检测到了小目标对象，这些未在尺度为1时检测到。
我们将使用PyTorch来实现基于YOLO v3的目标检测，这是目前最快的目标检测算法之一。 本教程的代码旨在在Python 3.5和PyTorch 0.4上运行。...YOLO v3会为每个单元格预测3个边界框。 如果对象的中心落在该单元的接受域中，则可以期望特征图的每个单元通过其边界框之一来预测该对象。（感受野是输入图像对细胞可见的区域。）。...在v3之前，YOLO曾使用softmax来评分。 但是，该设计选择已在v3中删除，并且作者选择使用Sigmoid。原因是Softmaxing类分数假定这些类是互斥的。...用简单的话说，如果一个对象属于一个类，那么可以保证它不能属于另一个类。这对于我们将基于检测器的COCO数据库是正确的。 但是，当我们有像Women和Person这样的类时，这种假设可能不成立。...例如，红色网格单元的所有3个边界框可以检测到一个框，或者相邻单元可以检测到同一对象。 ? 我们的实施 YOLO只能检测属于用于训练网络的数据集中存在的类的对象。我们将使用检测器的官方权重文件。
step1：车牌检测 为了检测许可证，我们将使用基于卷积神经网络的Yolo（You Only Look One）深度学习对象检测体系结构。...v3：https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdf Yolo是一个经过端到端训练的单一网络，用于执行预测对象边界框和对象类的回归任务。...实现YOLO V3： 首先，我们准备了一个由700张包含突尼斯车牌的汽车图像组成的数据集，对于每张图像，我们使用一个名为LabelImg的桌面应用程序创建一个xml文件（之后更改为文本文件，其中包含与Darknet...，并将其路径或名称放入object_detection_yolo.py文件中，我们还将使用yolov3.cfg文件，仅在该文件中，在训练前放入，以便我们可以先删除训练，然后运行： python object-detection_yolo.py...然后，我们在科学论文的基础上对多层感知器（MLP）和分类器K近邻（KNN）进行了比较研究。结果我们发现：如果使用MLP分类器时隐层神经元的数量也增加，并且如果使用KNN时最近邻数也增加，则性能会提高。
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。...在论文中，他们对 v3 的技术细节进行了详细说明。雷锋网 AI 研习社将内容编译整理如下。 我们针对 YOLO 做了一些更新，在设计上进行了一些小改动，让它变得更好。...大家可以打开这个图片来查看检测到的对象。我们是在 CPU 上使用 Darknet，检测每张图片大约需要 6-12 秒，如果使用 GPU 将快得多。...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。...生成标签 接下来需要生成 Darknet 使用的标签文件。
，可以让结果保存为Yolo训练所需的格式，标注文件为 .txt 。...软件将会为每一个图像创建一个txt文件，并将其放在同一个文件夹中，命名与原图片的名称相同，唯一不同的就是后缀是txt。...为了对图片中包含大量目标的数据进行训练，添加max=200或者更高的值在你cfg文件中yolo层或者region层的最后一行（YOLOv3可以检测到的目标全局最大数量为0,0615234375*(width...就可以使用YOLO v2和YOLO v3来训练这个数据集了。...如何将YOLO作为DLL和SO库进行使用？ 在Linux上。
1 VOC标签格式，保存为xml文件。 2 yolo标签格式，保存为txt文件。 3 createML标签格式，保存为json格式。...；最后创建一个名为 predefined_classes.txt 的txt文件来存放所要标注的类别名称。...开始标注 由于我们设置标注的十字架一直在标注界面上，这就不需要我们按快捷键w，然后选定我们需要标注的对象。...如下图所示，当我们选定目标以后，就会加载出来predefined_classes.txt 定义自己要标注的所有类别（如果类别多，是真的很方便，就不需要自己手打每个类别的名字了）。...打好一张照片以后，快捷键D，就会进入下一张，这时候就会自动保存标签文件（voc格式会保存xml，yolo会保存txt格式）。
它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面。 注释以PASCAL VOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。...YOLO格式的txt文件将与具有相同名称的图像保存在同一文件夹中。名为“classes.txt”的文件也会保存到该文件夹中。“classes.txt”定义YOLO标签引用的类名列表。...注意： 您的标签列表在处理图像列表的过程中不得更改。保存图像时，classes.txt也会更新，而以前的注释不会更新。 保存为YOLO格式时不应使用“默认类”功能，不会引用它。...保存为YOLO格式时，丢弃“难”标志。...这在自动创建数据集时使用，然后用户可以浏览所有图片并标记它们而不是注释它们。 难： 难度字段设置为1表示该对象已被注释为“困难”，例如，在没有充分利用上下文的情况下清晰可见但难以识别的对象。
我们获取每个检测到的对象的类名、框大小和坐标： predict() 方法中有多个参数，让我们指定是否要使用预测的边界框、每个对象的文本名称等绘制图像。...要了解预训练的 YOLO 模型能够检测到哪些对象类型，请查看 .../yolo-v4-tf.kers/class_names/ 中的 coco_classes.txt 文件。...是一款轻量级易用的图像标注工具，可以直接输出YOLO模型的标注。 如何将其他格式的数据转换为YOLO YOLO 的注解是txt 文件的形式。..., 540 , 1 我们可以从 txt 文件中拆分每一行，看看它由什么组成： 一行的第一部分指定图像的基本名称：image1.jpg , image2.jpg 一行的第二部分定义了边界框坐标和类标签...您初始化一个模型对象，传入最佳检查点的路径以及带有类的 txt 文件的路径。
TensorFlow 模型，并使用该模型对家具图像进行视觉搜索（第 6 章） 对图像执行边界框标注以生成.xml文件，并将其转换为.txt文件格式，以输入到 YOLO 对象检测器中（第 7 章） 了解...下图说明了这一点： 此图显示了如何标记属于同一类的多个图像。 将.xml文件转换为.txt文件 YOLO v3 需要将标注文件另存为.txt文件而不是.xml文件。...与此相关的有两个关键且相互依赖的参数，如下所示： 当我们通过各种卷积层将图像的 CNN 提升到全连接层时，我们会确定更多的特征（表面上很强），从简单的边缘到对象的特征再到完整的对象。...总结 在本章中，我们了解了 YOLO 对象检测方法的基本组成部分，并了解了与其他对象检测方法相比，YOLO 如何能够如此快速，准确地检测到对象。...我们了解了 YOLO 的不同演变（原始版本的 YOLO，YOLO v2 和 YOLO v3）及其差异。 我们使用 YOLO 来检测图像和视频文件中的物体，例如交通标志。
观察下面的代码，当我们运行csv.reader()时，就可以访问到我们指定的CSV数据文件。而csvreader.next()函数的作用是从CSV中读取一行，每次调用它，它都会移动到下一行。...这一次，我们将创建一个writer()对象，并使用它将数据写入文件，这与我们读取数据的方式非常相似。...转换为字典列表之后，我们可以使用dicttoxml库将其转换为XML格式，我们还可以将它保存为JSON文件!...就像CSV一样，Python有一个内置的json模块，使读写变得超级容易！从上面的例子可以看到当我们读取CSV时，可以将数据以字典的形式存储，然后再将字典写入文件。...时，我们使用的是dicttoxml库。
本项目提出了一种使用深度学习技术进行目标识别的方法，深度神经网络会对摄像头采集到的图像进行计算，对学习到的濒危动物进行自动特征提取，符合标签的，自动进行视频录制，并可以通过AIOT的平台，将检测到的数据回传服务器端...目标检测模型——Yolo v3 首先让我们来看一下标准的Yolo v3模型结构 image.png 标准的Yolo v3模型大小高达200多MB，无法放在RT1062上运行，NOR Flash也不够存放这么大的模型...猴赛雷模型相较于原版yolo v3的改变主要有以下几点： 1、缩小输入分辨率 yolo输入通常为416*416分辨率，猴赛雷模型将模型输入分辨率降低到160*160，在牺牲一定的精度后计算量大幅下降。...2、轻量化骨干网络 yolo的骨干网络使用darknet网络，该网络虽然精度表现很好，但计算量和参数量过大，不适合在MCU设备上运行。...本文提供几种方式去加载这些模型： 1、使用xxd指令将tflite编程c语言源文件，以数组形式存放模型，这也是官方提供的做法。 2、编译的时候链接tflite文件，方便一点。
如果我们想提高准确率并在使用改进模型的智能手机上构建移动应用怎么办，那么当我们四处走走并看到一只有趣的狗时，我们可以使用该应用告诉我们它是哪种狗。...dog_retrained_labels_mobilenet.txt实际上与使用 Inception v3 模型进行再训练期间生成的标签文件相同。...注意--python_out参数指定了所生成代码的语言。 在本章的下一部分中，当我们讨论如何在 iOS 中使用模型时，我们将使用带有--cpp_out的协议编译器，因此生成的代码是 C++ 。...稍后，当 CNN 检测到对象并返回整数 ID 时，可以将其转换为name或display_name供人类阅读。...LoadLablesFile和GetDisplayName函数使用 Google Protobuf API 加载和解析mscoco_label_map.pbtxt文件，并返回显示名称以显示检测到的对象的
YOLOv2是针对YOLO算法不足的改进版本，作者使用了一系列的方法对原来的YOLO多目标检测框架进行了改进，在保持原有速度的优势之下，精度上得以提升。...并行的模型训练设计。 不同的模型被保存到不同的目录中，从而可以同时训练。 使用NoSQL数据库存储具有高维信息的评估结果。这个设计在分析大量的实验结果时非常有用。 基于时间的输出设计。...代码会将最近生成的几个检查点文件（.pth）保存在模型目录中，旧的将被删除。 NaN调试。当检测到NaN损失时，将导出当前的运行环境（data batch）和模型，用来分析NaN出现的原因。...▌快速开始 ---- 该项目需要使用Python 3去安装依赖库，在终端键入以下命令： sudo pip3 install -r requirements.txt quick_start.sh包含执行检测和评估的示例...将下载多个数据集和模型（原始的Darknet格式，将被转换成PyTorch的格式）。 这些数据集将缓存到不同的数据配置文件中，模型会对缓存的数据进行评估。并用于检测示例图像中的对象，并显示检测结果。
07 类别的置信度 类别置信度表示属于特定类别（狗，猫，香蕉，汽车等）的检测对象的概率。 在v3之前，YOLO曾经用softmax评分。...但是，该设计选择已经在V3中被删除，作者选择使用sigmoid。 原因是Softmax会假设预测是相互排斥的。 简而言之，如果一个对象属于一个类，那么它保证它不能属于另一个类。...这就是作者们避免使用Softmax激活的原因。 08 不同尺度的预测 YOLO v3可以进行3种不同尺度的预测。 使用检测层在三种不同尺寸的特征图上进行检测，分别具有stride=32,16,8。...我们如何将检测结果从10647减少到1？ 基于对象置信度的阈值 首先，我们根据对象分数过滤框。 通常，具有低于阈值分数的框被忽略。 非最大抑制（NMS） NMS打算解决同一图像的多重检测问题。...例如，红色网格单元的所有3个边界框可能检测到一个对象，或者相邻单元可能检测到相同的对象。 ? 有关YOLO的原理介绍第一部分完成了， 下面将介绍YOLO的网络搭建部分。
objectness 分数的计算也使用 sigmoid 函数，因此它可以被理解为概率。 类别置信度 类别置信度表示检测到的对象属于某个类别的概率（如狗、猫、香蕉、汽车等）。...在 v3 之前，YOLO 需要对类别分数执行 softmax 函数操作。 但是，YOLO v3 舍弃了这种设计，作者选择使用 sigmoid 函数。...实现 YOLO 只能检测出属于训练所用数据集中类别的对象。我们的检测器将使用官方权重文件，这些权重通过在 COCO 数据集上训练网络而获得，因此我们可以检测 80 个对象类别。...然而，当添加 nn.ModuleList 作为 nn.Module 对象的一个成员时（即当我们添加模块到我们的网络时），所有 nn.ModuleList 内部的 nn.Module 对象（模块）的 parameter...当我们定义一个新的卷积层时，我们必须定义它的卷积核维度。虽然卷积核的高度和宽度由 cfg 文件提供，但卷积核的深度是由上一层的卷积核数量（或特征图深度）决定的。
NPU 转换 YOLO V3 模型 YOLO 全称是 You Only Look Once（你只需看一次），从名称上也能看出这种算法速度快的优势，因此在许多边缘设备上，YOLO 算法的使用十分广泛。...本文将通过 YOLO V3 模型的下载、转换、仿真三部分讲解如何使用现成的模型转换为 V853 NPU 所支持的模型。 模型的准备 在开始转换模型之前，需要准备模型。...然后还需要准备 dataset.txt 和测试的图片文件作为量化使用。先在 dataset.txt 文件中写入图片的路径和 id ./data/01.jpg 0 ....至此所有准备就完成了，你准备的文件看起来是这样的： 文件夹下包含 yolov3.cfg, yolov3.weight 这两个模型文件，一个dataset.txt 文件，存放量化使用的图片路径与 id，data...量化 生成下量化表文件，使用非对称量化，uint8，修改 --batch-size 参数为你的 dataset.txt 里提供的图片数量。
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