TensorFlow＋Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程

作者 | fendouai

编辑 | 磐石

出品 | 磐创AI技术团队

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：

YOLOv3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/