yolov3 訓練終端引數涵義

阿新 • • 發佈：2018-11-09

理解yolov3終端輸出對訓練意義重大，不然就是盲目訓練，這樣很容易導致訓練很久沒效果。

關鍵引數為：IOU .5R .75R Loss Avg loss rate

下面是對具體引數的解釋

補充下

0.314280 avg 為平均損失loss，0305923為目前損失loss,0.001000 rate 為當前學習率，後面5.882644 seconds 為本次訓練時間，278736 images 為目前已經訓練了圖片總數

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平臺 sprint rectangle 修改文件 ted issues printf res idt 目的：福彩快三平臺出租 haozbbs.com Q1446595067 實現利用yolov3訓練自己的數據集（voc格式）方法： 1）構建VOC數據集將你手中的數據

tail x64 自己 bubuko lov link win10 info 問題其他比較好的參考鏈接： YOLOv3官網鏈接GitHub：https://github.com/AlexeyAB/darkne Yolov3+windows10+VS2015部署安裝：htt

roo 所有打開終端 target label ext make rename read 1.下載官網的YOLOv3，打開終端輸入：git clone https://github.com/pjreddie/darknet下載完成之後，輸入：cd darknet，然後再輸

參考程式碼網址：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3參考網址：https://blog.csdn.net/Patrick_Lxc/article/details/80615433關鍵：修改yolov3.cfg 修改的位置一定要對，共有三個yolofilt

哈哈，我們的效率還是很棒的，先自誇一下~廢話不多說，下面就是正宮娘娘：接上次的部落格（yolo環境配好以後）製作自己的資料集首先就是製作資料集啦，我們是自己在校園裡面拍的共享單車，訓練集大概有兩三百張的樣子，還留了一小部分估計也有一百張的樣子做測試集。當然也有SAMA的部落格直

def var_filter(var_list, last_layers = [0]): filter_keywords = ['fine_tune', 'layer_11', 'layer_10', 'layer_9', 'layer_8'] for var in va

本人使用的是linux平臺，按照YOLO網頁0https://pjreddie.com/darknet/yolo/的步驟操作進行下載darkenet程式包以及編譯，之後可嘗試用VOC2007的資料集測試一下。下載好的darknet程式包如下圖所示：注：上圖摘自一篇部落格上的，htt

在win10下用yolov3訓練自己的資料集 1. 在darknet-master\build\darknet\x64 新建yolo-obj.cfg檔案（可以直接複製yolov3.cfg,然後重新命名為yolo-obj.cfg），然後就是修改這個檔案內容了。將ba

1、下載工程兩種方式： 1.1 通過git克隆 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git 1.2 到GitHub上直接下載有時候伺服器上內網限制，克隆不下來，不知道原因是啥，有可能是

參考部落格原址： https://blog.csdn.net/u012966194/article/details/80004647 這篇文章將介紹編譯darknet框架開始，到整理資料集，到用yolo網路實現一個內部資料集中號碼簿的定

花了近一個星期的時間搗鼓，用yolo訓練自己的資料，參考了幾十篇部落格，發現好多坑啊，尤其是CSDN上的部落格，說多了都是淚啊，閒話少扯，我們直接進入正題。根據yolo官網指令跑起來（沒毛病）修改makefile 檔案： A： GPU=1 （GPU faste

訓練自己到資料集已經在上一篇文中說明過了，這一篇著重記錄一下資料分析過程資料分析 1. mAP值計算 1)訓練完成後，執行darknet官方程式碼中到 detector valid 命令，生成對測試集到檢測結果，命令如下： ./darknet detector va

寫在前面如何使用官方資料集參看上一篇文章《【YOLO初探】之使用官方資料集做目標分類》傳送門：https://blog.csdn.net/plSong_CSDN/article/details/85108256 這裡，筆者使用了260張訓練資料，完成了人臉中“眼睛”、“鼻子”、“嘴

一、首先下載配置Yolov3框架 git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 下載常用的模型檔案 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights wg

前提：目的：實現利用yolov3訓練自己的資料集（voc格式）方法： 1）構建VOC資料集將你手中的資料集的標註txt修改成voc格式的txt，voc格式如下： 000002.jpg car 44 28 132 121 000003.jpg

關於yolov2的訓練日誌有英文講解，這邊進一步講一下yolov3的，大致差不多。以下是yolov3 cfg/yolov3-voc.cfg中的前部分內容： [net] # Testing # batch=1 # subdivisions=1 #

記錄下我在研究過程理解的，生成正樣本程式CreateSamples.exe以及訓練程式opencv_haartraining.exe的所有引數的具體意義與用處。 CreateSamples.exe引數詳解這個可執行程式主要用來生成用於訓練的正樣本，

1 把自己的資料集打標記用labelImg生成的是xml格式標記檔案這裡建議大家用VOC和ILSVRC比賽的資料集，因為xml檔案都是現成的，省去很多功夫。或者可以去下載現成的資料集 ILSVRC2015比賽的地址是： http://image-ne

3.0 前言本文是YOLOv3系列第3篇，記錄YOLOv3如何訓練自己的模型。參考的網頁：3.1 配置cfg檔案 3.1.1 複製yolov3.cfg（...\darknet-master\cfg目錄下）檔案並重命名為yolo-o