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【从零开始学习YOLOv3】2. YOLOv3中的代码配置和数据集构建

前言：本文是讲的是如何配置pytorch版本的yolov3、数据集处理、常用的命令等内容。...我们提供了一套代码，集成了以上脚本，只需要你有jpg图片和对应的xml文件，就可以直接生成符合要求的数据集，然后按照要求修改一些代码即可。...再加上提供的配套数据处理代码，在短短10多分钟就可以配置好。...(✪ω✪) 这是这个系列第二篇内容，之后我们将对yolov3进行代码级别的学习，也会学习一下这个库提供的新的特性，比如说超参数进化，权重采样机制、loss计算、Giou处理等。希望各位多多关注。...---- 参考内容： 官方代码：https://github.com/ultralytics/yolov3 官方讲解：https://github.com/ultralytics/yolov3/wiki

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YOLOv3最全复现代码合集（含PyTorchTensorFlow和Keras等）

前戏 2018年3月26日，CVer第一时间推文：YOLOv3：你一定不能错过 2019年3月23日，CVer推文：重磅！...YOLOv3最全复现代码合集（含TensorFlow/PyTorch和Keras等） 想想距离上次整理已经大半年，很多项目的star数量应该变化很大，而且有的库应该还在持续更新，期间也有TensorFlow2...要知道YOLO系列官方源码都是用 C 语言编写的，代码太"硬核"，很多人习惯用Python搞事情，所以网上出现了各种基于 xxx 框架的 YOLOv3复现版本。...Amusi 将基于不同深度学习框架的 YOLOv3 复现代码进行汇总（自认为还不错的复现代码），为了方便各位 CVers 浏览，下述内容已经同步上传至github： https://github.com.../amusi/YOLO-Reproduce-Summary 此次YOLOv3复现代码合集涵盖 5 种常用深度学习框架： TensorFlow（新增TensorFlow2） PyTorch Keras Caffe

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YOLOv3剪枝再升级！

52CV曾经向大家推荐： YOLOv3模型剪枝，瘦身80%，提速100%，精度基本不变 该项目也说明在使用YOLOv3进行单类目标检测时，模型存在大量冗余，剪枝可以较好的减少参数、提高速度。...今天向大家推荐新开源的YOLOv3-complete-pruning则给了我们更多的选择，不仅代码完备，而且优于之前的方法。 本文为52CV群友即项目开发者“有点冷”的投稿，感谢开源分享！...项目介绍 本项目以ultralytics/yolov3（https://github.com/ultralytics/yolov3）为YOLOv3的Pytorch实现，并在YOLOv3-model-pruning...此外，可通过增大代码中percent的值来获得更大的压缩率。（若稀疏化不到位，且percent值过大，程序会报错。）...YOLOv3报错 由于采用了ultralytics/yolov3为YOLOv3的Pytorch实现，因此这类错误可跳转至上述链接询问。 剪枝错误 一定要在本评论区留言，我会尽快修正！

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YOLOv3最全复现代码合集（含TensorFlowPyTorch和Keras等）

前戏 2018年3月26日，CVer第一时间推文：YOLOv3：你一定不能错过，后续又推文： 重磅！YOLO-LITE来了（含论文精读和开源代码） 重磅！...MobileNet-YOLOv3来了（含三种框架开源代码） 想想快一年了，YOLOv4 应该快出了吧？！（催一波），CVer 会持续关注 YOLO系列的动态。...要知道YOLO系列官方源码都是用 C 语言编写的，代码太"硬"，很多人习惯用Python搞事情，所以网上出现了各种基于 xxx 框架的 YOLOv3复现版本。...Amusi 将基于不同深度学习框架的 YOLOv3 复现代码进行汇总（自认为还不错的复现代码），为了方便各位 CVers 浏览，下述内容已经同步上传至github： https://github.com.../amusi/YOLO-Reproduce-Summary 此次YOLOv3复现代码合集涵盖 5 种常用深度学习框架： TensorFlow PyTorch Keras Caffe MXNet 主要信息有

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腾讯优图：开源YOLO系列代码（含YOLOv3以及各种backbone）

链接如下： https://github.com/TencentYoutuResearch/ObjectDetection-OneStageDet 前不久，刚刚push上YOLO系列代码。...来看一下阵容： 基于PyTorch的YOLO系列代码实现，包含Tiny-YOLOv2、YOLOv2、Tiny-YOLOv3、YOLO-v3以及MobileNet、MobileNetv2、ShuffleNet...支持训练&评估 之前很多同学向我吐槽，网上可以找到基于PyTorch的YOLOv3代码，但只支持inference，不能训练。那你看看腾讯优图这个，不仅教你怎么训练，还手把手教你评估。远程比心！ ?...预训练权重 代码有了，教程有了，再看看预训练权重。...不说了，俺去download撸代码了 开源代码链接： https://github.com/TencentYoutuResearch/ObjectDetection-OneStageDet/tree/master

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YOLOV3剪枝方法汇总

前言 上一篇推文如何让你的YOLOV3模型更小更快？ 给大家介绍了一下利用BN层的参数对YOLOV3检测模型进行剪枝，最终获得了2倍的速度增涨。...基于上面的需求，coldlarry开发了一个完整的YOLOV3剪枝库，可以满足刚刚提高的所有需求，代码地址如下：https://github.com/coldlarry/YOLOv3-complete-pruning...正常剪枝&规整剪枝 正常剪枝在昨天的推文中已经介绍过了，请移步如何让你的YOLOV3模型更小更快？ ，代码实现在utils/prune_utils.py中，和昨天讲解的代码完全一样。...，有逐行的代码详解，通过极限剪枝，理论上可以剪枝掉YOLOV3更多的参数获得进一步加速。...Tiny剪枝 这就没什么好说的了，和YOLOV3剪枝只有解析模型的时候有一点差别，即生成CBL_idx，Conv_idx，prune_idx的函数针对YOLOV3-Tiny的模型结构做了一个小变化，代码如下

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【从零开始学习YOLOv3】8. YOLOv3中Loss部分计算

代码 5. 补充 1. Anchor Faster R-CNN中Anchor的大小和比例是由人手工设计的，可能并不贴合数据集，有可能会给模型性能带来负面影响。...在yolov3代码中obj loss可以通过arc来指定，有两种模式： 如果采用default模式，使用BCEWithLogitsLoss，将obj loss和cls loss分开计算： BCEobj...代码 ultralytics版版的yolov3的loss已经和论文中提出的部分大相径庭了，代码中很多地方地方是来自作者的经验。...这部分的代码添加了大量注释，很多是笔者通过debug得到的结果，理解的时候需要讲一下debug的配置： 单类数据集class=1 batch size=2 模型是yolov3.cfg 计算loss这部分代码可以大概上分为两部分...YOLOv3中的参数进化 5.

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利用OpenCV玩转YOLOv3

前言 YOLOv3是You Only Look Once系列的最新目标检测算法，关于YOLOv3的介绍，网上一大堆，本文就不跟风描述。...想要了解YOLOv3的同学，可以看一下YOLOv3：你一定不能错过。 下面简单粗暴列出YOLOv3的结果和DarkNet-53结构： ? YOLOv3实验结果 ?...与OpenCV应用程序轻松集成：如果您的应用程序已经使用OpenCV而您只是想使用YOLOv3，则无需担心编译和构建额外的Darknet代码。...代码 C++代码 object_detection_yolo.cpp 由于源码过长，而且Amusi并没有亲测C++版本的代码。...所以这里po一段利用OpenCV-YOLOv3处理视频帧的代码，来吊吊大家胃口。 至于为什么Amusi没有亲测C代码，因为安装C++版本的OpenCV3.4.2有点花时间，这里就偷点懒。

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【AlexeyAB DarkNet框架解析】九，YOLOV3损失函数代码详解(yolo_layer.c)

前言 前面已经讲完了YOLOV1/V2的损失函数代码解析，今天为大家带来YOLOv3的损失函数解析。...YOLOV3的损失函数在YOLOV2的基础上，用多个独立的逻辑回归损失代替了YOLOV2里面的softmax损失，然后去掉了对Anchor在前12800次训练轮次中的回归损失，也即是YOLOV2损失函数的第二项...代码解析步骤 [yolo]层 YOLOV3使用[yolo] 层来计算损失函数以及预测分类和边界框回归，前面经过 darknet-53 的基础网络提取特征，又经过一些特征融合，就得到了3个不同尺度的 yolo...主要代码在/src/yolo_layer.c。...80 num=9 jitter=.3 ignore_thresh = .7 truth_thresh = 1 random=1 make_yolo_layer 完成 yolo 层初始化操作 // 构造YOLOV3

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知识精讲 | Yolov3和Yolov4核心内容、代码梳理

在此，将项目中需要了解的Yolov3、Yolov4系列相关知识点以及相关代码进行完整的汇总，希望和大家共同学习探讨。...在此，将项目中需要了解的Yolov3、Yolov4系列相关知识点以及相关代码进行完整的汇总，希望和大家共同学习探讨。...YOLOV3相关代码 3.1 python代码 代码地址： https://github.com/ultralytics/Yolov3 3.2 c++代码 这里推荐Yolov4作者的darknetAB...代码，代码和原始作者代码相比，进行了很多的优化，如需要运行Yolov3网络，加载cfg时，使用Yolov3.cfg即可 代码地址： https://github.com/AlexeyAB/darknet...3.3 C++版本的Tensorrt代码 项目的工程部署上，如果使用C++版本进行Tensorrt加速，一方面可以参照Alexey的github代码，另一方面也可以参照下面其他作者的开源代码 代码地址

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【从零开始学习YOLOv3】1. YOLOv3的cfg文件解析与总结

前言: 与其他框架不同，Darknet构建网络架构不是通过代码直接堆叠，而是通过解析cfg文件进行生成的。...cfg文件格式是有一定规则，虽然比较简单，但是有些地方需要对yolov3有一定程度的熟悉，才能正确设置。本文是【从零开始学习YOLOv3】的第一部分，主要讲最基础的cfg文件内容理解、设置以及总结。...后记：以上就是笔者之前使用darknet过程中收集和总结的一些经验，掌握以上内容并读懂yolov3论文后，就可以着手运行代码了。...目前使用与darknet一致的cfg文件解析的有一些，比如原版Darknet，AlexeyAB版本的Darknet，还有一个pytorch版本的yolov3。...而pytorch版本的yolov3可以很方便的添加我们需要的功能。之后我们将会对这个版本进行改进，添加孔洞卷积、SE、CBAM、SK等模块。

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