YOLO V3 一步步训练自己的目标检测

作者/分享人:Q.IAN
向 Ta 提问
视觉与图像处理研究生;参与中兴新能源汽车无线充电对位视觉项目,申请6项国家专利,现2项已授权、2项实审、2项待公开,获1项软件著作权,CSDN博客博主,深度学习学习者、爱好者、实践者、分享者

YOLO 的 Darknet 框架想必大家应该很熟悉,最近出了最新的 V3 版本,也看到网上有很多的“手把手训练自己的数据”的博客,感谢前辈们,自己也从中收益良多。但还是觉得有些粗糙,不够详细,尤其是像我们这样的菜鸟,自己训练自己的数据时候遇见了不少的坑,特整理分享出来。

本场 Chat 主要内容包括:

  1. YOLO V1--YOLO V3 的框架对比;
  2. YOLO V3 的网络详述;
  3. 自己待训练数据集的制作;
  4. 官网提供文档的讲述;
  5. 训练前针对自己待训练样本的文档配置;
  6. 训练,检测,结果分析;
  7. 总结。
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04月10日
04月27日
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浩瀚宇宙
请问只有一个分类时训练数据是否全是正样本,需要负样本吗?
Q.IAN: 如果检测物体特征很明显,你可以全是正样本试试,否则建议加入负样本
妖怪大王
没用一点技术含量,文理也不通
风语者
项目咨询,qq 1362686958
Nick
可否在github上提供代码?
Q.IAN: 和官网提高的差不多,只是在部分需要的更改以适应自己命名习惯的地方做了一些更改,具体自己怎么用,还需要特定的改,自己也在后面自己改动的地方贴上去,留个笔记
Q.IAN
image.c line-292,修改输出printf("%d %d %d %d\n",left,right,top,bot);////////////////////
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