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太阳底下乘凉 / keras-yolo3

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README.md

keras-yolo3

参考博客:

【Yolo3】一文掌握图像标注、训练、识别(Keras+TensorFlow-gpu)

【Keras+TensorFlow+Yolo3】教你如何识别影视剧人手模型

环境

环境:windows10 + anaconda3(conda4.8.2)+ labelImg1.8.1 + VSCode

版本:python3.6.0 + opencv4.1.0 + yolo3 +keras 2.3.1 +tensorflow-gpu2.1.0

环境安装记录:

【GPU】win10 (1050Ti)+anaconda3+python3.6+CUDA10.0+tensorflow-gpu2.1.0

库:numpy1.18.2、Pillow7.0.0、matplotlib 、python-opencv4.2.0

目录

原始目录:docs/tree_old.txt

我重新整合了一下目录结构:docs/tree.txt

运行过程

1.下载

  1. 下载项目框架

    git clone https://gitee.com/cungudafa/keras-yolo3.git
  2. 下载权重

    单独下载yolov3.weights 权重,放在项目根目录下

  3. 将 DarkNet 的.weights文件转换成 Keras 的.h5文件

    python convert.py -w yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo_weights.h5

    可以查看到我们的模型结构: docs/model_summary.txt

2.标签分类

下载数据集:(我这里用hand进行试验,你可以用你自己的标注数据集

本次使用的数据集来自:牛津大学Arpit Mittal, Andrew Zisserman和 Phil Torr

在这里插入图片描述

资料下载:

我们用到的数据集为VOC格式:我们仅下载evaluation_code.tar.gz(13.8M)即可。

在这里插入图片描述

将下载的数据集复制到项目路径下:(事实是数据集有400+图片,我训练起来太累了,容易过拟合,这里只用了009985-010028共40+张图片进行训练)

在这里插入图片描述

运行script目录下获取标签:

  1. voc标签格式:voc_annotation.py

  2. yolo标签格式:yolo_annotation.py

3.训练

  1. 修改train.py中训练轮速、路径(可选步骤)

  2. 训练 train.py(50轮和100轮,各保存一次)保存在logs目录下

神经网络可视化,在根目录下运行:tensorboard --logdir=logs\

会将运行记录打印到浏览器中 在这里插入图片描述 打开浏览器查看:http://localhost:6006/

可视化查看神经网络loss:

  1. 项目目录下运行:

    tensorboard --logdir=logs\
  2. 浏览器查看:http://localhost:6006/

    在这里插入图片描述

4.测试

参考tf2-keras-yolo3,可以直接对图片和视频进行检测。

我另外封装了一下检测部分的代码:识别部分keras-yolo3-recognize

运行predict.py或者:

# 图片检测
python yolo_video.py --image
再输入图片路径

# 视频检测
python yolo_video.py --input img\test.mp4

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

参考:

  1. https://github.com/qqwweee/keras-yolo3

  2. https://github.com/bubbliiiing/yolo3-keras

  3. https://github.com/AaronJny/tf2-keras-yolo3

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