深度学习之物体检测——YOLO(二)_用作者提供的YOLO实现进行检测
来源:互联网 发布:商业计划书的优化答案 编辑:程序博客网 时间:2024/06/04 18:50
使用训练好的YOLO进行检测
- 首先安装Darknet
git clone https://github.com/pjreddie/darknetcd darknetmake
- 下载预训练得到的权重文件
YOLO的配置文件在./cfg/文件夹下。现在下载预训练网络的权重:
wget https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights
- 运行检测器
./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg
这个检测命令等价于
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg
前者是后者的简写形式。
- 结果
运行检测命令后,会在屏幕上打印下面的信息:
下面的图片给出了检测时间、检测到的物体以及对应的置信度信息。作者表示用CPU检测时,一张图片大概花费6-12秒,如果是GPU的话会非常快。
这里默认是对./data/dog.jpg图片进行检测,生成检测结果图片为./predictions.png,如下图所示:
- 对多张图片进行检测
如果想对多张图片进行检测,输入如下命令:
./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights
这样会出现如下的提示:
输入待检测图片的文件名,比如data/person.jpg(一次只能输入一个文件名),这样在检测完这张图片之后会再次出现此提示,接着输入下一张待检测图片文件名。CTRL+C可以退出。
参考
[1] 作者实现
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